我要评论前言
摘要：在科学计算领域，matlab和python就像两把各有所长的“神兵利器”——matlab凭借矩阵运算的“独门绝技”鹤立于工程仿真，python则依靠开源生态的“人海战术”横扫ai与数据科学。但在实际研发中，单一语言往往难以覆盖全流程需求：用matlab做完工程仿真，想对接python的机器学习模型；用python训练好ai模型，又需要matlab做工程验证。
这种场景下，matlab与python的混合编程不再是“锦上添花”，而是提升研发效率的“刚需”。本文将手把手教你打通两大语言的壁垒，从技术原理到代码实战，全方位解析跨语言协作的最优路径。
一、核心技术路径对比
在动手编码前，先理清matlab与python互调的核心方案，不同场景适配不同技术：
| 技术方案 | 适用场景 | 性能 | 部署复杂度 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|
| matlab engine api | python调用matlab函数（开发阶段） | 高 | 低（需装matlab） | 调用最直接，支持全量matlab功能 |
| matlab compiler sdk | matlab代码打包部署（生产环境） | 中 | 中（需运行时） | 无需安装matlab，适合分发 |
| 共享数据文件（hdf5/csv） | 非实时数据交互 | 低 | 极低 | 无语言依赖，兼容性最好 |
| 第三方库（pymatbridge） | 轻量级python调matlab | 中 | 低 | 无需管理员权限 |
二、python调用matlab（开发阶段首选）
前置条件
安装对应版本的matlab（需匹配python版本，建议python 3.8-3.11）
配置matlab engine api：
# 进入matlab安装目录下的engine文件夹（以windows为例） cd "c:\program files\matlab\r2023a\extern\engines\python" # 安装engine python setup.py install
核心代码-python调用matlab函数
步骤1：编写matlab函数（my_matlab_func.m）
% 功能：矩阵运算+简单统计
% 输入：二维矩阵
% 输出：矩阵的逆、均值、标准差
function [mat_inv, mat_mean, mat_std] = my_matlab_func(mat)
% 异常处理：检查输入是否为矩阵
if ~ismatrix(mat)
error('输入必须为矩阵！');
end
% 计算矩阵的逆（伪逆，避免奇异矩阵报错）
mat_inv = pinv(mat);
% 计算全局均值
mat_mean = mean(mat(:));
% 计算全局标准差
mat_std = std(mat(:));
end
步骤2：python调用上述matlab函数
import matlab.engine
import numpy as np
def call_matlab_from_python():
# 1. 启动matlab引擎（background=true表示后台运行）
eng = matlab.engine.start_matlab()
# 可选：添加matlab脚本所在路径
eng.addpath(r'c:\your_matlab_script_path', nargout=0)
# 2. 构造测试数据（python数组转matlab矩阵）
np_mat = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=np.float64)
# 转换为matlab可识别的矩阵格式
mat_mat = matlab.double(np_mat.tolist())
try:
# 3. 调用matlab函数（参数和返回值需匹配）
mat_inv, mat_mean, mat_std = eng.my_matlab_func(mat_mat, nargout=3)
# 4. 结果转换与输出（matlab类型转python/numpy）
print("原始矩阵：")
print(np_mat)
print("\nmatlab计算的矩阵伪逆：")
print(np.array(mat_inv))
print(f"\n矩阵均值：{mat_mean:.2f}")
print(f"矩阵标准差：{mat_std:.2f}")
except exception as e:
print(f"调用出错：{e}")
finally:
# 5. 关闭matlab引擎（必须释放资源）
eng.quit()
if __name__ == "__main__":
call_matlab_from_python()输出结果示例
原始矩阵：
[[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]
[7. 8. 9.]]matlab计算的矩阵伪逆：
[[-0.4815 -0.1481 0.1852]
[-0.0741 -0.0000 0.0741]
[ 0.3333 0.1481 -0.0370]]矩阵均值：5.00
矩阵标准差：2.58
关键说明
nargout：必须指定返回值数量，否则matlab默认返回1个结果- 数据类型转换：python的
numpy.array需先转list再转matlab.double - 资源释放：
eng.quit()必须执行，否则会残留matlab进程
三、matlab调用python（工程验证场景）
前置条件
matlab中配置python环境：在matlab命令行执行
% 查看已识别的python版本
pyversion
% 手动指定python路径（如需要）
pyversion('c:\python39\python.exe')
核心代码：matlab调用python机器学习库
步骤1：编写python脚本（my_python_func.py）
# 功能：用sklearn做简单的线性回归
import numpy as np
from sklearn.linear_model import linearregression
def linear_regression_demo(x_data, y_data):
"""
线性回归预测
:param x_data: 自变量（二维数组）
:param y_data: 因变量（一维数组）
:return: 模型系数、截距、预测值
"""
# 数据转换
x = np.array(x_data).reshape(-1, 1)
y = np.array(y_data)
# 训练模型
model = linearregression()
model.fit(x, y)
# 预测
y_pred = model.predict(x)
# 返回结果（转为列表，方便matlab解析）
return model.coef_.tolist(), model.intercept_.tolist(), y_pred.tolist()步骤2：matlab调用python脚本
function call_python_from_matlab()
% 1. 配置python路径（添加脚本所在目录）
py.sys.path.append('c:\your_python_script_path');
% 2. 构造测试数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]; % 自变量
y_data = [2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.1]; % 因变量（近似y=2x）
try
% 3. 调用python函数
% 注意：matlab数组转python列表需用num2cell+cell2mat，或直接传数组
[coef, intercept, y_pred] = py.my_python_func.linear_regression_demo(x_data, y_data);
% 4. 结果转换与输出（python类型转matlab类型）
% python列表转matlab数组
coef_mat = cell2mat(py.list(coef));
intercept_mat = double(intercept);
y_pred_mat = cell2mat(py.list(y_pred));
disp('线性回归模型系数：');
disp(coef_mat);
disp(['截距：', num2str(intercept_mat)]);
disp('预测值：');
disp(y_pred_mat);
% 5. 可视化（matlab优势）
plot(x_data, y_data, 'o', 'displayname', '原始数据');
hold on;
plot(x_data, y_pred_mat, '-r', 'displayname', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('matlab调用python sklearn线性回归');
legend;
grid on;
catch me
disp(['调用出错：', me.message]);
end
end
% 执行函数
call_python_from_matlab();输出结果示例
线性回归模型系数：
2.0020
截距：0.0800
预测值：
2.0820 4.0840 6.0860 8.0880 10.0900
同时会弹出matlab绘图窗口，显示原始数据点和python拟合的回归曲线。
四、生产环境部署方案（无需安装matlab）
开发阶段用matlab engine很方便，但生产环境部署时，对方往往没有matlab授权，此时推荐matlab compiler sdk：
核心步骤
- 在matlab中用
deploytool打包函数为python包 - 生成的包可在仅安装matlab runtime的机器上运行
- python调用打包后的matlab函数（无需matlab）
# 安装打包后的matlab python包 pip install your_matlab_package.whl
五、避坑指南
- 版本兼容：matlab r2022b+建议搭配python 3.8-3.11，版本不匹配会导致engine安装失败
- 数据类型：跨语言传递时优先用基础类型（double/int/string），避免复杂对象
- 异常处理：两边都要加try-catch，matlab的error会直接抛到python中
- 性能优化：避免频繁调用跨语言函数（一次传递批量数据），减少数据转换开销
总结
- python调matlab：开发阶段用matlab engine api，直接高效；生产环境用compiler sdk打包，无需matlab授权。
- matlab调python：适合复用python的ai/机器学习库，重点做好数据类型转换和异常捕获。
- 混合编程核心价值：让matlab的工程仿真能力与python的ai生态深度融合，覆盖“算法开发-模型训练-工程验证”全流程，大幅提升研发效率。
无论是科研院所的算法验证，还是企业的工程化落地，matlab与python的混合编程都能打破语言壁垒，让技术栈的优势最大化。希望本文的实战代码能帮你快速上手，少走弯路！
以上就是python与matlab混合编程全方位解析的详细内容，更多关于python与matlab混合编程的资料请关注代码网其它相关文章！
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