在MATLAB和Python之间选择以及相互调用取决于您的具体需求和使用场景。以下是详细对比和调用方法：

一、MATLAB 与 Python 核心对比

推荐选择：

• 选MATLAB：做传统工程仿真（如Simulink）、已有MATLAB代码维护、学校/企业正版环境。
• 选Python：追求零成本、需要深度学习（TensorFlow/PyTorch）、或结合Web/数据库开发。

二、MATLAB调用Python文件（详细步骤）

1. 前置条件

• 确保MATLAB和Python版本兼容（官方兼容列表）。
• 在MATLAB中配置Python解释器：

  pyversion  % 查看当前Python环境
  pyversion('/usr/bin/python3.9')  % 指定Python路径

2. 直接调用Python函数

示例： 调用Python的numpy库

% 在MATLAB中
np = py.importlib.import_module('numpy');
arr = np.array([1,2,3]);  % 创建NumPy数组
sum_val = np.sum(arr);    % 调用NumPy的sum函数
disp(sum_val)             % 显示结果

3. 调用自定义Python脚本

步骤：

1. 创建Python文件 my_utils.py：

   def add_numbers(a, b):
      return a + b

2. 在MATLAB中调用：

   % 将Python文件所在目录添加到路径
   addpath('/path/to/your/python_scripts');
   
   % 导入模块并调用函数
   my_module = py.importlib.import_module('my_utils');
   result = my_module.add_numbers(3, 4);
   disp(result);  % 输出 7

4. 数据类型转换（关键！）

示例：

% MATLAB数据 → Python可接收格式
matlab_data = [10, 20, 30];
py_data = py.numpy.array(matlab_data);  % 转为NumPy数组

% 从Python取回数据
python_result = my_python_func(py_data); 
matlab_result = double(python_result);  % 转换回MATLAB矩阵

三、混合编程注意事项

1. 性能瓶颈：频繁跨语言调用会拖慢速度，尽量批量传递数据而非循环调用。
2. 异常处理：

   try
      py_result = my_module.risky_function();
   catch e
      disp('Python报错: ' + string(e.message));
   end

3. 环境冲突：避免同时使用Anaconda和MATLAB内置Python，用pyversion确保版本一致。

四、进阶场景

• 编译Python为MATLAB可执行件：用mcc打包时嵌入Python调用。
• Python调用MATLAB引擎：反向操作参考MathWorks文档 MATLAB Engine API for Python。

总结

• 日常科研/工程：MATLAB更适合快速验证算法。
• 大型项目/部署：Python生态更优，长期成本更低。
• 混合调用：通过py.接口实现互操作，重点注意数据转换和版本兼容性。

根据任务复杂度灵活选择——两者非对立关系，协同使用往往事半功倍！