python调用matlab环境配置、非常详细!!!_[python][matlab]使用python调用matlab程序

问题引入

在做实验的时候，需要用到python和matlab工具来进行不同的处理，比如在run神经网络的时候，需要使用pytorch框架得到网络的各个参数，在得到参数后需要使用matlab进行聚类规划。之前的做法是用python脚本耦合其联系，两者通信的方式是通过文件。后来发现matlab有针对于python的api引擎，瞬间感觉打开了新世界的大门，只需要在python中调用相关的api，就可以完成matlab的工作，再也不用一个一个复制文件了。

解决思路

首先，我安装的是matlab R2015b，对应的python版本为3.4，本来一开始的版本是python36，但是由于matlab2015并不兼容py36，解决方法是，一方面可以通过重新安装高版本的matlab来解决，在高版本的matlab中已经使用了py36的接口。另一方面可以通过修改python版本来实现，通过anconda，可以很简便地安装一个新的py版本，具体的使用情况可以查看conda的帮助文档。

1. 安装matlab engine的py package

在matlab的官方帮助文档里：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_external/install-the-matlab-engine-for-python.html，可以找到

cd "matlabroot/extern/engines/python"

python setup.py install

即切换到对应matlab的engines目录，然后运行安转脚本。需要注意的是，在安装之前需要切换py版本到3.4，否则默认是base的python，那样会出现错误。

2. 在py脚本里调用matlab engine

在matlab 文档里https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_external/get-started-with-matlab-engine-for-python.html，声明了对应的matlab engine的启动和使用，其中包含了matlab数据和python数据类型的对应关系。

在文档https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab_external/call-matlab-functions-from-python.html里，可以更详细地看到如何使用matlab engine：

import matlab.engine

eng = matlab.engine.start_matlab()

tf = eng.isprime(37)

print(tf) #True

上述的例子是调用了matlab'的判断素数的接口，首先需要在py文件里导入对应的matlab engine包，然后调用start_matlab()来启动引擎，然后使用引擎来得到返回值，需要注意的是，eng下的函数调用不会有提示，需要参照matlab的接口。

上述的是有返回值的调用，当函数具有多个返回值时，那么对应的调用方式如下：

import matlab.engine

eng = matlab.engine.start_matlab()

t = eng.gcd(100.0,80.0,nargout=3)

print(t)

注意当使用具有多个返回值函数的时候，会返回一个python cell，对于含有矩阵的数据，会转换成python的list数据。