Chiamata di Python da MATLAB

Questo riferimento mostra i casi d’uso più comuni, ma non è in alcun modo esaustivo.

Informazioni generali

Ottimizzazione di Python con MATLAB

Integra gli strumenti avanzati di MATLAB direttamente nei tuoi workflow di Python.

Per saperne di più

Indice dei contenuti

Configurazione

Conversioni di tipi di dati

Integrazione di Python e Simulink

Esecuzione di codice Python in MATLAB

Librerie di Data Science

Configurazione

Requisiti

Per chiamare Python^® da MATLAB, è necessario avere entrambi i programmi installati sul sistema.

Configurazione

Accedi alle impostazioni e allo stato dell’interprete Python:

>> pe = pyenv

Specifica quale versione utilizzare:

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

Assicurati che la variabile di ambiente PYTHONHOME corrisponda alla versione di Python in uso. Per visualizzarne il valore in MATLAB:

>> getenv("PYTHONHOME")

Assicurati che nel percorso di sistema siano presenti le versioni appropriate:

>> getenv("PATH")

Esecuzione di codice Python in MATLAB

Attività di Live Editor

L’attività Run Python Code consente di eseguire interattivamente codice o file Python e poi generare il codice.

Chiamata di istruzioni Python

Per eseguire righe di codice:

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

Chiamata di script Python

Chiamata di Python da MATLAB

Per eseguire codice organizzato in uno script:

>> outvars = pyrunfile(file,outputs)

Chiamata di moduli e funzioni Python

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

Passaggio di argomenti con keyword

Puoi chiamare direttamente o usare pyargs:

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

Ricaricamento di moduli

Ricarica il modulo dopo aver apportato aggiornamenti:

>> py.importlib.reload(module)

Conversioni di tipi di dati

I tipi di dati saranno convertiti automaticamente quando possibile.

Trasferimento di dati da MATLAB a Python

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, char`	`Str`
`Logical`	`Bool`
`Dictionary`	`dict`
`Struct`	`dict`
`Table`	`Py.pandas.dataframe`
`Datetime`	`Py.datetime.datetime`
`Duration`	`Py.datetime.timedelta`

Librerie di Data Science

Apache Parquet

File Parquet

Usa Apache^® Parquet per trasferire dati in modo efficiente.

Da MATLAB:

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

Da Python:

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

Deep Learning

Modelli pre-addestrati

Accedi ai modelli in MATLAB tramite gli importer per TensorFlow^™, PyTorch^® e ONNX^™.

>> net = importKerasNetwork(model)

Integrazione di Python e Simulink

È possibile utilizzare Python Importer per importare i moduli e i pacchetti Python in Simulink.

Apri l’importer:

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

Blocchi MATLAB Function e MATLAB System

Implementa i moduli Python in Simulink utilizzando il blocco MATLAB Function o MATLAB System.