Aufrufen von Python über MATLAB

Diese Referenz zeigt gängige Anwendungsfälle, ist jedoch keineswegs vollständig.

Allgemeine Informationen

Python mit MATLAB erweitern

Integrieren Sie die leistungsfähigen Tools von MATLAB direkt in Ihre Python-Workflows.

Weitere Informationen

Inhaltsverzeichnis

Setup

Konversion von Datentypen

Python und Simulink integrieren

Python-Code in MATLAB ausführen

Data-Science-Bibliotheken

Setup

Anforderungen

Um Python^® aus MATLAB aufzurufen, müssen beide auf Ihrem System installiert sein.

Konfiguration

Greifen Sie auf die Einstellungen und den Status des Python-Interpreters zu:

>> pe = pyenv

Geben Sie an, welche Version verwendet werden soll:

>> pe = pyenv("Version","3.9")

Stellen Sie sicher, dass die Umgebungsvariable PYTHONHOME mit der verwendeten Python-Version übereinstimmt. So zeigen Sie den Wert in MATLAB an:

>> getenv("PYTHONHOME")

Stellen Sie sicher, dass sich die entsprechenden Versionen im Systempfad befinden:

>> getenv("PATH")

Python-Code in MATLAB ausführen

Live Editor Task

Mit der Task Run Python Code können Sie Python-Code oder -Dateien interaktiv ausführen und anschließend den Code generieren.

Python-Anweisungen aufrufen

So führen Sie einige Codezeilen aus:

>> outvars = pyrun(code,outputs) 
>> x = pyrun("a = b*c","a", b = 5, c = 10)

Python-Skript aufrufen

Python von MATLAB aufrufen

So führen Sie in einem Skript organisierten Code aus:

>> outvars = pyrunfile(file,outputs)

Python-Module und -Funktionen aufrufen

>> py.module_name.function_name
>> x = py.math.sqrt(42)

Argumente als Name-Wert-Paare übergeben

Entweder direkt aufrufen oder pyargs verwenden:

>>> foo(5,bar=42) 
>> py.foo(5,bar=42) 
>> py.foo(5,pyargs('bar',42))

Module neu laden

Laden Sie das Modul nach vorgenommenen Änderungen erneut:

>> py.importlib.reload(module)

Konversion von Datentypen

Datentypen werden, sofern möglich, automatisch konvertiert.

MATLAB-Daten an Python übergeben

MATLAB	Python
`Double, single`	`Float`
`complex single complex double`	`Complex`
`(u)int8, (u)int16, (u)int32, (u)int64`	`int`
`NaN`	`Float(nan)`
`Inf`	`Float(inf)`
`String, car`	`Str`
`Logical`	`Bool`
`Dictionary`	`dict`
`Struct`	`dict`
`Table`	`Py.pandas.dataframe`
`Datetime`	`Py.datetime.datetime`
`Duration`	`Py.datetime.timedelta`

Data-Science-Bibliotheken

Apache Parquet

Parquet-Dateien

Verwenden Sie Apache^® Parquet, um Daten effizient zu übertragen.

Aus MATLAB:

>> tbl = parquetread(fname)
>> parquetwrite(tbl,fname)

Aus Python:

>>> df = pandas.read_parquet(fname)
>>> pandas.Dataframe.to_parquet(df)

Deep Learning

Vortrainierte Modelle

Greifen Sie in MATLAB mithilfe von Importern für TensorFlow^™, PyTorch^® und ONNX^™ auf Modelle zu.

>> net = importKerasNetwork(model)

Python und Simulink integrieren

Mit dem Python Importer können Sie Python-Module und -Pakete in Simulink importieren.

Öffnen Sie den Importer:

>> obj = Simulink. PythonImporter(); 
>> obj.view();

MATLAB Function-Block und MATLAB System-Block

Implementieren Sie Python-Module in Simulink mithilfe des MATLAB Function-Blocks oder des MATLAB System-Blocks.