Matlab具有强大的数据处理能力，提供了大量工具箱，满足各类数值计算需求，且自成体系。而Python则更加开放、自由，基于提供的基本语法，大家可以自由创造轮子，发布后就可以直接pip安装使用。Matlab偏向数值计算，而Python覆盖面则更加广泛，资源更多、更新更快。所以借助Python增强Matlab的能力，好比Matlab插上Python的翅膀，如虎添翼。

环境检查

使用pyversion检查Matlab能否调用Python：

>> pyversion
version: '3.6'
executable: 'f:\Anaconda3\python.EXE'
library: 'f:\Anaconda3\python36.dll'
home: 'f:\Anaconda3'
isloaded: 0

如果列出了Python信息，如版本、路径等，表示能正常检测到Python。其中isloaded表示是否已加载Python，如果执行了Python语句或调用了Python模块，isloaded就变为1：

>> py.print('sdf')
sdf
>> pyversion
version: '3.6'
executable: 'f:\Anaconda3\python.EXE'
library: 'f:\Anaconda3\python36.dll'
home: 'f:\Anaconda3'
isloaded: 1

如果Matlab没有找到Python，则返回为空，这主要是由于Python路径未添加到环境变量所致

>> pyversion
version: ''
executable: ''
library: ''
home: ''
isloaded: 0

解决办法：将Python安装目录添加到环境变量，或者直接指定Python可执行文件的路径

>> pyversion('f:\Anaconda3\python.exe')
>> pyversion
version: '3.6'
executable: 'f:\Anaconda3\python.EXE'
library: 'f:\Anaconda3\python36.dll'
home: 'f:\Anaconda3'
isloaded: 0

简单调用

最简单的调用方式是直接执行Python语句

>> py.print('Hello, Python!')
Hello, Python!
>> py.sys.path
ans =
Python list (不带属性)。
['', 'f:\\Anaconda3\\python36.zip', 'f:\\Anaconda3\\DLLs', ...]
>> py.list([1,2])
ans =
Python list (不带属性)。
[1.0, 2.0]

函数调用

除此之外，还可以编写自己的Python函数，如

# myfun.py
def test():
print('Hello, Matlab!')
def add(a, b):
c = a + b
return c

将Matlab切换到myfun.py所在的目录，调用Python函数

>> py.myfun.test()
Hello, Matlab!
>> py.myfun.add(1,2)
ans =
3

注意：如果修改了myfun.py，Matlab不会立即使用新的代码，需要重载Python模块

% 重载Python模块
clear classes
obj = py.importlib.import_module('myfun');
py.importlib.reload(obj);

执行上面语句后，就可以调用修改过的Python代码了。

类调用

上面是调用Python函数，还可以调用Python类，如：

class myclass():
def __init__(self):
self.count = 0
def add(self):
self.count = self.count + 1
print('count = ', self.count)
Matlab中执行
mycalss = py.myfun.myclass;
for i = 1:5
mycalss.add()
end

结果

count = 1
count = 2
count = 3
count = 4
count = 5

Matlab向Python传递参数

单值传递：在py.myfun.add(1, 2)中，1和2在Matlab中默认是double型，传入Python后，Python默认将其转为Python的float型。类型转换如下表

数组传递：如果传入Matlab数组，Python默认接收为array.array类型。如Matlab传入数组[1, 2]，Python接收为array.array('d', [1.0, 2.0])。更多数组转换如下表

如果习惯使用numpy，可以使用np.array(arg_py)将array.array转为numpy数组。

Matlab接收Python返回值

单值转换：如果Python返回1.2（默认float），Matlab无需转换，直接接收为double型的1.2

默认转换的只有以上几种，其他类型需要自己手动转换。如Python中的str，传回Matlab后，如果不做转换，很难操作：

res =
Python str (不带属性)。
Hello, Matlab!

故可以调用string、char转换为Matlab字符串：string(res)或char(res)。其他类型的转换方式如下表

数组传递：可以使用array.array向Matlab返回数组，如

def calc():
return array.array('d', [1, 2])

在Matlab中

>> a = double(py.myfun.calc())
a =
1 2

numpy数组不方便在Matlab中使用，所以可以先在Python中转为array.array，再传递给Matlab

a = np.array([1,2,3]) # numpy数组
b = array.array('d', a) # 转为array