python调用matlab程序设计

　　python

　　Python， 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。

　　Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL（GNU General Public License）协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。

　　Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。

　　MATLAB

　　MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

　　MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

　　MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

　　MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。

　　Python调用Matlab的程序

　　一。 配置方法：

　　找到Matlab安装根目录，比如D：\matlab，然后进入D：\matlab\extern\engines\python目录中，Shift+右键--》“在此处打开命令窗口”，

　　1.有管理员权限的，用 管理员权限执行：python setup.py install

　　2.无管理员权限的，将installdir添加到Python的包搜索路径中，再加入到PYTHONPATH环境变量中即可：python setup.py build --build-base builddir install --install-base installdir

　　二。 使用方法：

　　#Start and quit

　　import matlab.engine

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　eng.quit（）

　　#Call Matlab Functions：

　　#Just call with form eng.xxx（）

　　#the function xxx should in the namespace of matlab.

　　#Asynchronously Call

　　import matlab.engine

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　future = eng.sqrt（4.0，async=True）

　　ret = future.result（）

　　print（ret）

　　#WorkSpace Usage：

　　import matlab.engine

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　eng.workspace［‘y’］ = x

　　a = eng.eval（‘sqrt（y）’）

　　print（a）

　　#Skills for unsupported features in python

　　#eng.eval（）

　　import matlab.engine

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　eng.eval（“T = readtable（‘patients.dat’）;”，nargout=0）

　　#Plot With Matlab：

　　import matlab.engine

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　data = eng.peaks（100）

　　eng.mesh（data）

　　三。 测试用例（Python2）：

　　import matlab

　　import matlab.engine

　　import time

　　def basic_test（eng）：

　　print “Basic Testing Begin”

　　print “eng.power（100，2） = %d”%eng.power（100，2）

　　print “eng.max（100，200） = %d”%eng.max（100，200）

　　print “eng.rand（5，5） = ”

　　print eng.rand（5，5）

　　print “eng.randi（matlab.double（［1，100］），matlab.double（［3，4］））”%\

　　eng.randi（matlab.double（［1，100］），matlab.double（［3，4］））

　　print “Basic Testing Begin”

　　def plot_test（eng）：

　　print “Plot Testing Begin”

　　eng.workspace［‘data’］ = \

　　eng.randi（matlab.double（［1，100］），matlab.double（［30，2］））

　　eng.eval（“plot（data（：，1），‘ro-’）”）

　　eng.hold（‘on’，nargout=0）

　　eng.eval（“plot（data（：，2），‘bx--’）”）

　　print “Plot testing end”

　　def audio_test（eng，freq，length）：

　　print “Audio Testing Begin”

　　eval_str = “f = %d;t=%d;”%（freq，length）

　　eng.eval（eval_str，nargout = 0）

　　eng.eval（‘fs = 44100;T=1/fs;t=（0:T：t）;’，nargout = 0）

　　eng.eval（‘y = sin（2 * pi * f * t）;’，nargout = 0）

　　eng.eval（‘sound（y，fs）;’，nargout = 0）

　　time.sleep（length）

　　print “Audio Testing End”

　　def fourier_test（eng）：

　　pass

　　def demo（eng）：

　　basic_test（eng）

　　plot_test（eng）

　　audio_test（eng，680，1）

　　if __name__ == “__main__”：

　　print “Initializing Matlab Engine”

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　print “Initializing Complete！”

　　demo（eng）

　　print “Exiting Matlab Engine”

　　print “Press Any Key to Exit”

　　raw_input（）;

　　eng.quit（）

　　print “Bye-Bye”

　　eng = matlab.engine.start_matlab（）

　　eng.quit（）

　　四。 注意点

　　比起C++ Engine的API，Python Engine的最牛逼之处就是可以直接以原生的形式调用Matlab内建函数，而不是用Eval方法。当然，如果你想用也是一点问题都没有的。同时，变量的存取再也不用和一堆mxArray以及它们的ADT打交道了，直接以字典的形式对engine.workspace进行存取即可。显然比C++的调用方式更为科学。