Python - Matlab

目錄

1. Python-Matlab 引擎
2. Python-Matlab 數組
3. Python-Matlab 基本操作
4. Python-Matlab 調用 m 文件

Matlab的官方文檔中介紹了Matlab與其余編程語言之間的引擎接口，其中包括對於Python開放的引擎API，可參考官方教程，其中包括引擎安裝，基本使用，以及Python與Matlab之間的數據類型轉換及交互。

除了使用官網的Matlab引擎來驅動Matlab外，還可以使用第三方包mlab來進行連接或直接使用win32com的dispatch來進行控制，但目前mlab僅支持Python 2的版本。

1 Python-Matlab引擎 / Pyhton-Matlab Engine

首先，需要確保Matlab及Python的配置和安裝，利用Matlab提供的setup.py文件安裝Python的引擎包，安裝步驟及過程如下，

1. 確保安裝可用的Python和Matlab，且兩者版本對應，如32位的Matlab需對應32位的Python，同時還需查看Matlab支持的Python版本(目前2015a版支持的Python版本為2.7/3.3/3.4);

2. 添加Python目錄到環境變量(如果未添加);

3. 獲取Matlab文件夾目錄，可通過Matlab命令行窗口輸入matlabroot命令返回;

4. 安裝引擎，Windows利用下面的命令(此處路徑可能需要修改)進行安裝，此處可能需要管理員權限運行。

1 cd C:\Program Files\MATLAB\R2015a\extern\engines\python  
2 python setup.py install  
3 pause  

2 Python-Matlab數組 / Pyhton-Matlab Array

在Python中，如果需要創建一個Matlab的數組，也可以通過Matlab引擎API來完成，主要數據類型如下圖顯示。

下面介紹數組的基本使用，其基本使用方法與numpy類似，但是reshape()函數略有不同，

 1 import matlab.engine
 2 
 3 # Basic usage
 4 int_8 = matlab.int8([1, 2, 3, 4, 5, 6])
 5 print(int_8)    # [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
 6 print(int_8.size)   # (1, 6)
 7 int_8.reshape((2, 3))   # reshape function is different from numpy
 8 print(int_8)    # [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]
 9 
10 double = matlab.double([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
11 print(double)   # [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]
12 print(double[0])    # [1.0, 2.0, 3.0]
13 print(double[1][2]) # 6.0

對於數組的切片，Matlab的array與Python的list也有所不同，官網給出的解釋在於，Matlab數組切片返回的是一個視圖，而不是像Python中返回一個淺拷貝。

1 # Slice array
2 py = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
3 mt = matlab.int32([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
4 py[0] = py[0][::-1]
5 mt[0] = mt[0][::-1]
6 # Slicing a Matlab array returns a view instead of a shallow copy
7 print(py)   # [[3, 2, 1], [4, 5, 6]]
8 print(mt)   # [[3, 2, 3], [4, 5, 6]]

3 Python-Matlab基本操作 / Pyhton-Matlab Basic Operation

Python還可以通過引擎完成對Matlab的一些基本操作與控制。

完整代碼

 1 import matlab.engine
 2 
 3 eng = matlab.engine.start_matlab()
 4 
 5 print(eng.sqrt(4.))     # 2.0
 6 eng.plot(matlab.int32([1, 2, 3, 4]), matlab.int32([1, 2, 3, 4]))
 7 
 8 eng.eval("hold on", nargout=0)
 9 eng.eval("plot([4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4])", nargout=0)
10 
11 eng.eval("x = 3", nargout=0)
12 eng.eval("y = 41", nargout=0)
13 eng.eval("z = [213, 123]", nargout=0)
14 print(eng.workspace)
15 print(eng.workspace[‘x‘], eng.workspace[‘z‘])
16 """
17   Name      Size            Bytes  Class     Attributes
18 
19   x         1x1                 8  double
20   y         1x1                 8  double
21   z         1x2                16  double
22 
23 3.0 [[213.0,123.0]]
24 """
25 
26 input("Press Enter to exit.")
27 eng.quit()

分段解釋

1 import matlab.engine
2 
3 eng = matlab.engine.start_matlab()

首先導入需要的包並生成實例，此處調用sqrt()函數計算，得到結果，還可以利用引擎實例調用plot函數進行畫圖，但需要註意的是，傳入的參數需要是Matlab類型參數。

1 print(eng.sqrt(4.))     # 2.0
2 eng.plot(matlab.int32([1, 2, 3, 4]), matlab.int32([1, 2, 3, 4]))

當我們需要執行某些Matlab命令時，可以利用eval函數對其進行輸入，下面的方法畫出了另外一條直線，其中nargout參數為設置輸出返回參數的數量，默認為1。無參數返回時需要設置為0。

 1 eng.eval("hold on", nargout=0)
 2 eng.eval("plot([4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4])", nargout=0)
 3 
 4 eng.eval("x = 3", nargout=0)
 5 eng.eval("y = 41", nargout=0)
 6 eng.eval("z = [213, 123]", nargout=0)
 7 print(eng.workspace)
 8 print(eng.workspace[‘x‘], eng.workspace[‘z‘])
 9 """
10   Name      Size            Bytes  Class     Attributes
11 
12   x         1x1                 8  double
13   y         1x1                 8  double
14   z         1x2                16  double
15 
16 3.0 [[213.0,123.0]]
17 """
18 
19 input("Press Enter to exit.")
20 eng.quit()

4 Python-Matlab調用m文件 / Pyhton-Matlab Call m File

下面介紹如何使用Python調用m來進行計算並獲得返回結果，首先定義以下的m文件，在被調用的m文件中再調用下一個m文件，使用的m文件如下，

定義入口函數callentry，接收兩個參數，隨後對兩個參數分別在內部進行加和乘操作，再調用外部另一個m文件的callsub函數進行相減操作，將返回的結果保存在數組r中返回。

callentry.m 代碼

function [x, y, z] = callentry(a, b);
x = add(a, b)
y = mul(a, b)
z = callsub(a, b)
end

function l = mul(m, n);
l=m*n;
end

function l = add(m, n);
l=m+n;
end

callsub.m 代碼

function r = callsub(a, b);
r = a-b;
end

在Python中，運行如下代碼，

1 import matlab.engine
2 
3 eng = matlab.engine.start_matlab()
4 print(eng.callentry(7.7, 2.1, nargout=3))
5 eng.quit()

Note: 值得註意的是，此處需要設置nargout參數，當未設置時默認為1，即默認只返回1個參數，當知道Matlab返回參數的數量時，通過nargout進行設置來獲取所有需要的參數。無參數返回時請設為0。

在第一次運行生成實例時會較慢，因為需要啟動Matlab引擎，最終得到輸出如下，可以看到，Matlab的console界面顯示的結果在Python中也會輸出，最後得到的結果是列表形式的Python數據。

x =  
    9.8000  
  
y =  
   16.1700  
  
z =  
    5.6000  
  
r =  
    9.8000   16.1700    5.6000  
  
(9.8, 16.17, 5.6)  

Python的擴展接口[3] -> Matlab引擎 -> 使用 Python 調用 Matlab 程序