在 MATLAB 中使用 Python 数值类型

当调用接受数值输入参数的 Python 函数时,MATLAB 会将双精度值转换为最适合在 Python 语言中表示该数据的类型。例如,要调用 Python math 模块中的三角函数,请传递 MATLAB 双精度值。

pynum = py.math.radians(90)
pynum = 1.5708

对于返回 Python float 类型的函数,MATLAB 会自动将该类型转换为双精度类型。

class(pynum)
ans =
'double'

对于返回整数类型的 Python 函数,MATLAB 会自动将该类型转换为 int64。例如,bit_length 函数返回将二进制整数表示为 int 值所需的位数。

py.int(intmax).bit_length
ans = int64
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用数值 iterable 参数调用 Python 方法

Python math.fsum 函数对 iterable 输入参数中的浮点值求和。例如,打开 MATLAB patients.mat 数据文件并读取数值数组 Height。

load patients.mat
class(Height)
ans =
'double'

size(Height)
ans = 1×2

100 1

当将此参数传递给 Python 时,MATLAB 自动将数值转换为 Python 数值且 Python 会对向量值进行迭代。

py.math.fsum(Height)
ans = 6707

在 MATLAB 中使用 Python array 类型

假设有一个 Python 函数,它返回以下双精度类型的 Python array.array。

P = py.array.array('d', 1:5)
P =
Python array with properties:

itemsize: 8
typecode: [1×1 py.str]

array('d', [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

要将 P 传递给 MATLAB 函数 sum,请将 P 转换为双精度类型的 MATLAB 数组。

>> sum(P)
错误使用 sum
数据类型无效。第一个参数必须为数值或逻辑值。
sum(double(P))
ans = 15

在 MATLAB 中使用 Python 整数 array 类型

假设有以下 Python 数组。对该数组调用 Python reverse 函数,然后将结果转换为 MATLAB 数组。

arr = py.array.array('i',[int32(5),int32(1),int32(-5)])
arr =
Python array with properties:

itemsize: 4
typecode: [1×1 py.str]

array('i', [5, 1, -5])


arr.reverse
A = int32(arr)
A = 1×3 int32 row vector

-5 1 5

默认数值类型

默认情况下,MATLAB 中的数值是 double 类型。默认情况下,Python 中的数值(没有小数部分)是整数类型。这种差异会导致在将数值传递给 Python 函数时出现混淆。

例如将下列 MATLAB 数值传递给 Python datetime 函数时,Python 会将它们读取为 float 类型并显示错误:

d = py.datetime.date(2014,12,31)
Python Error: TypeError: integer argument expected, got float

要更正该错误,请将每个数值显式转换为整数类型:

d = py.datetime.date(int32(2014),int32(12),int32(31))
d =
Python date with properties:

day: 31
month: 12
year: 2014

2014-12-31