用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 快速入门
安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API
Matlab的官方文档中介绍了 Matlab 与其余编程语言之间的引擎接口，其中包括对于 Python 开放的引擎 API，可参考官方教程，其中包括引擎安装，基本使用，以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互。
- 在 Windows 系统中：(可能需要管理员权限运行)
cd "matlabrootexternenginespython"
python setup.py install
- 在 Mac 或 Linux 系统中：
cd "matlabroot/extern/engines/python"
python setup.py install
基础用法
下面介绍数组的基本使用，其基本使用方法与 numpy 类似，但是 reshape() 函数略有不同，
import matlab
int_8 = matlab.int8([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(int_8) # [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]
print(int_8.size) # (1, 6)
int_8.reshape((2, 3)) # reshape function is different from numpy
print(int_8) # [[1, 3, 5], [2, 4, 6]]
double = matlab.double([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(double) # [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]
print(double[0]) # [1.0, 2.0, 3.0]
print(double[1][2]) # 6.0
对于数组的切片，Matlab 的 array 与 Python 的 list 也有所不同，官网给出的解释在于，Matlab 数组切片返回的是一个视图，而不是像 Python 中返回一个浅拷贝。
# Slice array
py = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
mt = matlab.int32([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
py[0] = py[0][::-1]
mt[0] = mt[0][::-1]
# Slicing a Matlab array returns a view instead of a shallow copy
print(py) # [[3, 2, 1], [4, 5, 6]]
print(mt) # [[3, 2, 3], [4, 5, 6]]
Python的扩展接口 中介绍：
Python 还可以通过引擎完成对 Matlab 的一些基本操作与控制。以下代码需要在终端运行：
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
print(eng.sqrt(4.)) # 2.0
eng.plot(matlab.int32([1, 2, 3, 4]), matlab.int32([1, 2, 3, 4]))
eng.eval("hold on", nargout=0)
eng.eval("plot([4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4])", nargout=0)
eng.eval("x = 3", nargout=0)
eng.eval("y = 41", nargout=0)
eng.eval("z = [213, 123]", nargout=0)
print(eng.workspace)
print(eng.workspace['x'], eng.workspace['z'])
"""
Name Size Bytes Class Attributes
x 1x1 8 double
y 1x1 8 double
z 1x2 16 double
3.0 [[213.0,123.0]]
"""
input("Press Enter to exit.")
eng.quit()
Python-Matlab调用（call） m 文件
定义入口函数 callentry，接收两个参数，随后对两个参数分别在内部进行加和乘操作，再调用外部另一个 m 文件的 callsub 函数进行相减操作，将返回的结果保存在数组r中返回。
callentry.m代码：
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代码
function r = callsub(a, b);
r = a-b;
end
在 Python 中，运行如下代码
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
print(eng.callentry(7.7, 2.1, nargout=3))
eng.quit()
Note: 值得注意的是，此处需要设置 nargout 参数，当未设置时默认为 1，即默认只返回 1 个参数，当知道 Matlab 返回参数的数量时，通过nargout 进行设置来获取所有需要的参数。无参数返回时请设为 0。
在第一次运行生成实例时会较慢，因为需要启动 Matlab 引擎，最终得到输出如下，可以看到，Matlab 的 console 界面显示的结果在 Python 中也会输出，最后得到的结果是列表形式的 Python 数据。
x =
9.8000
y =
16.1700
z =
5.6000
r =
9.8000 16.1700 5.6000
(9.8, 16.17, 5.6)
MATLAB 中 调用 Python
只要正确安装对应的 matlab 和 python，一般就可以使用了（不需要手动设置路径）。
matlab 官方教程：从 MATLAB 调用 Python
matlab 把所有参数输出到一个文件里，然后用 system 命令调 python 脚本。python 脚本读文件做计算结果再写文件。最后 matlab 再读文件得到结果。假设 python 脚本的用法是：
python xxx.py in.txt out.txt
则 matlab 调用的命令：
[status, cmdout] = system('python xxx.py in.txt out.txt')
Matlab 的 system 函数用来向操作系统发送一条指令，并得到控制台的输出，可以直接将控制台的输出在 Command Window 打印出来，或者保存在变量中。 与 system 类似的还有 dos 函数和 unix 函数，我觉得它们都是对 system 函数的一种包装，而 Matlab 的 system 函数也许是对 C 的库函数system 的包装。
先编写一个调用 Python 脚本的 matlab 程序即 python.m
function [result status] = python(varargin)
% call python
%命令字符串
cmdString='python';
for i = 1:nargin
thisArg = varargin{i};
if isempty(thisArg) | ~ischar(thisArg)
error(['All input arguments must be valid strings.']);
elseif exist(thisArg)==2
%这是一个在Matlab路径中的可用的文件
if isempty(dir(thisArg))
%得到完整路径
thisArg = which(thisArg);
end
elseif i==1
% 第一个参数是Python文件 - 必须是一个可用的文件
error(['Unable to find Python file: ', thisArg]);
end
% 如果thisArg中有空格，就用双引号把它括起来
if any(thisArg == ' ')
thisArg = ['"''"', thisArg, '"'];
end
% 将thisArg加在cmdString后面
cmdString = [cmdString, ' ', thisArg]
end
%发送命令
[status,result]=system(cmdString);
end
就可以用这个函数调用 python 脚本了。 下面就来个调用 python 脚本 matlab_readlines.py (保存在 matlab 当前目录)的例子：
import sys
def readLines(fname):
try:
f=open(fname,'r')
li=f.read().splitlines()
cell='{'+repr(li)[1:-1]+'}'
f.close()
print cell
except IOError:
print "Can't open file "+fname
if '__main__'==__name__:
if len(sys.argv)<2:
print 'No file specified.'
sys.exit()
else:
readLines(sys.argv[1])
这个脚本用来读取一个文本文件，并生成 Matlab 风格的 cell 数组的定义字符串，每个单元为文本的一行。 放了一个测试用的文本文件 test.txt 在Matlab 的 Current Directory 中，内容如下：
This is test.txt
It can help you test python.m
and matlab_readlines.py
测试：
在 Matlab 的 Command Window 中输入：
str = python('matlab_readlines.py','test.txt');
eval(['c = ' str])
celldisp(c)
下面我举一个 python 转 matlab 的例子：
HDF5 转 .mat
首先引入 Bunch 转换为 HDF5 文件：高效存储 Cifar 等数据集 封装的 X.h5 数据集。
# 载入必备的库和数据
import tables as tb
import scipy.io as sio
h5 = tb.open_file('E:/xdata/X.h5')
fm = h5.root.fashion_mnist # 获取 fashion_mnist 数据
mdict = {
'testX':fm.testX[:].reshape((fm.testX.shape[0], -1)),
'trainX':fm.trainX[:].reshape((fm.trainX.shape[0], -1)),
'trainY':fm.trainY[:],
'testY':fm.testY[:],
}
sio.savemat('fashion_mnist', mdict) # 保存到本地 fashion_mnist.mat