Llamada a Python desde MATLAB

Esta guía de referencia incluye casos prácticos comunes, pero dista de ser exhaustiva.

Información general

Optimice Python con MATLAB

Integre herramientas avanzadas de MATLAB directamente en flujos de trabajo de Python.

Más información

Contenido

Configuración

Conversión de tipos de datos

Integrar Python y Simulink

Ejecutar código de Python en MATLAB

Librerías de Data Science

Configuración

Requisitos

Para llamar a Python^® desde MATLAB, ambos deben estar instalados en el sistema.

Configurar el intérprete

Acceda a la configuración y estado del intérprete de Python:

>> pe = pyenv

Indique qué versión se debe utilizar:

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

Asegúrese de que la variable de entorno PYTHONHOME es correcta para su versión de Python. Para ver el valor en MATLAB:

>> getenv("PYTHONHOME")

Asegúrese de que las versiones correctas están en la ruta del sistema:

>> getenv("PATH")

Ejecutar código de Python en MATLAB

Tarea de Live Editor

La tarea Run Python Code permite ejecutar código o archivos de Python de manera interactiva, y después generar el código.

Llamar a instrucciones de Python

Para ejecutar unas pocas líneas de código:

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

Llamada a un script de Python

Llamada a Python desde MATLAB

Para ejecutar código organizado en un script:

>> outvars = pyrunfile(file,outputs)

Llamar a módulos y funciones de Python

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

Pasar argumentos con palabras clave

Llame directamente o utilice pyargs:

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

Recargar módulos

Vuelva a cargar el módulo después de realizar actualizaciones:

>> py.importlib.reload(module)

Conversión de tipos de datos

Los tipos de datos se convertirán automáticamente cuando sea posible.

Pasar datos de 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`

Librerías de Data Science

Apache Parquet

Archivos de Parquet

Utilice Apache^® Parquet para transferir datos de manera eficiente.

Desde MATLAB:

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

Desde Python:

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

Deep Learning

Modelos previamente entrenados

Acceda a modelos de MATLAB con importadores para TensorFlow^™, PyTorch^® y ONNX^™.

>> net = importKerasNetwork(model)

Integrar Python y Simulink

Puede utilizar Python Importer para importar módulos y paquetes de Python en Simulink.

Abra el importador:

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

Bloques MATLAB Function y MATLAB System

Implemente módulos de Python en Simulink con los bloques MATLAB Function o MATLAB System.