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解决python调用matlab时的一些常见问题

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 25 4
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这篇CFSDN的博客文章解决python调用matlab时的一些常见问题由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

为什么要用python调用matlab？

我自己的有些数据结构涉及到hash查找，在python中key是tuple形式，在matlab中支持hash查找的数据结构只有containers.Map()，并不能支持cell作为key.

尝试过把向量转为string，但是num2str和str2mat的效率不高，containers.Map()的查找耗时也非常的长，所以只好作罢.

后来发现可以用python通过matlab的API直接调用matlab的函数参与运算，朋友的经验说矩阵运算都交给matlab来计算就很快了.

但是摸索过程中发现一些问题，在网络上基本找不到，自己全靠摸索发现解决方式，写在这里，如果能给大家带来帮助，那就很好了.

配置python以调用matlab的API

python环境

这里以py2.7和Spyder的anaconda为例.

通过mlab库

这个包直接搜索到官网上下载即可。也可以尝试pip，我已经忘了当时怎么装上的了.

装好之后，使用示例如下:

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from mlab.releases import latest_release as matlab
import os
path = os.getcwd()
mat.path(mat.path(),path) # 添加当前脚本所在路径到matlab的环境中
......

所有的matlab（包括自定义函数）的可以通过matlab.xxxx()的方式调用.

mlab包的优点 。

matlab中的所有变量都是矩阵形式的，到python中会自动转为numpy的array形式，非常方便.

mlab包的缺点 。

这是最大的BUG！那就是自定义函数在通过mlab在python中调用之后，就好像编译只读了一样，此后对.m文件的任何修改都不起作用，不管是重新启动python的kernel、重新启动spyder、重新import mlab、删除.m文件重建同名函数.m文件，都行不通。删除了.m文件，python报错，除非重新命名一个新函数后调用，那么这个新函数同样面临无法修改的问题.

除非重启电脑.

因此我选择了另一个方式，也是matlab官网介绍的方式.

通过matlab.engine

matlab官网的链接：MATLAB API for Python.

安装过程:

1、在matlab安装路径中，找到”R2016b\extern\engines\python”，每个人安装路径不一样，找到末尾一致路径即可 。

2、这里注意区分，通过anaconda prompt打开其命令行，依次执行：d: –>cd D:\Program Files\MATLAB\R2016b\extern\engines\python，即切换路径到matlab的python的setup.py下 。

3、官方还给出了较全的安装方案，跟着做就好：在非默认位置安装用于 Python 的 MATLAB 引擎 API 。

4、安装完成后，python中就可测试以下内容了:

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#coding=utf-8
import matlab.engine
from numpy import *
if __name__ = = '__main__' :
  eng = matlab.engine.start_matlab()
  A = matlab.double([[ 1 , 2 ],[ 5 , 6 ]])
  print ( type (A),A.size,A)
  print (eng.eig(A))
  eng.quit()
  pass

matlab.engine包的优点 。

这是matlab官方介绍的方法，不会出现mlab的那种问题，可以边写程序边调试没问题了.

matlab.engine包的缺点 。

使用的变量中有许多的matlab类，其中一些在spyder的Variable explorer中无法显示，必须人为打印.

另外就是必须注意python变量类型和matlab变量类型的对应关系，matlab给出了一张表：Pass Data to MATLAB from Python.

我习惯上会把变量以list的方式 [1,2,3] 传入到matlab的函数中，这样matlab里面实际认为是cell，调试中遇到了很多次，实际上如果只传数值到函数中，需要在python中将变量设置为 matlab.double([1,2,3]) 传入才正常.

实用建议

matlab.double类型的变量，可以通过numpy.asarray方式转为array类型的变量，方便在python中处理.

matlab中的函数返回到python中的值默认为1个，需要在函数中增加一个参数nargout=n，如果n与返回的个数不一致，python会报错.

总结

官方介绍的matlab.engine更好用.

matlab负责处理矩阵计算，python用以解决hash查找的数据结构.

目前还在开发初期阶段，并不知道数据在python和matlab之间的通信效率高不高.

第一次写总结，主要是为了给自己总结用，避免以后发生同样的错误。考虑到网络上相关问题的中文介绍非常少，能找到的都是抄过来抄过去的基础配置问题，我这里分享出来，以期能够帮助到其他朋友.

补充：python调用matlab问题解决小建议 。

软件及python位数要一致 。

cmd进行build和install时需要管理员权限运行 。

多个版本的情况下，需要使用python、python2、python3进行python2 setpy.py build这样 。

函数的参数一般需要matlab.double转换或者参数赋值时直接改为double型 。

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import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()

需要保证你的函数或脚本就在当前的工作路径下，也就是说要把m文件放到python程序中去 。

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matlab.double([ 44100 ])
matlab.double([[ 1.0 , 1.4142135623730951 , 1.7320508075688772 , 2.0 , 2.23606797749979 ]])
signal = eng.hanshu(matlab.double([ 44100 ]), matlab.double([ 3000 ]), matlab.double([ 5 ]))

默认情况下，API认为接收函数返回结果的参数有1个.

这会导致没有返回值的函数在被调用时报错：“Too many output arguments”或是多个返回值的情况下只返回并得到第一个返回值 。

我们可以人为指定输出参数为0个来避免这样的错误.

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eng.hanshu(canshu, nargout = 2 )

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43911146/article/details/84716907 。

最后此篇关于解决python调用matlab时的一些常见问题的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于解决python调用matlab时的一些常见问题的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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