将 MATLAB 与 Python 结合使用
MATLAB® 支持与多种编程语言灵活双向集成，包括 Python 在内。这有助于团队之间开展合作，在生产软件和 IT 系统中使用 MATLAB 算法。
使用 Python 调用 MATLAB
借助用于 Python 的 MATLAB 引擎 API，您可以在 Python 中调用 MATLAB 作为计算引擎。
API 支持在 Python 环境中执行 MATLAB 命令，而不必发起 MATLAB 桌面会话。进一步了解用于 Python 的 MATLAB 引擎 API。
从 MATLAB 调用 Python 库
如果有 Python 函数和对象，您可以从 MATLAB 中直接进行调用。
因此，您可以完全在 MATLAB 中开展工作，而不必切换编程环境。进一步了解如何从 MATLAB 调用 Python 库。
打包 MATLAB 程序以使用 Python 执行可扩展部署
在 MATLAB 中编写算法和应用，一键打包和共享。您可以使用 MATLAB Compiler SDK™ 基于 MATLAB 程序构建 Python 包。这些包可以与 Python 应用程序集成，进而共享给桌面用户或部署到 Web 系统和企业系统，并且免版权费。进一步了解如何将编译的 MATLAB 程序集成到 Python 应用。
您可以将 MATLAB 程序部署到 MATLAB Production Server™ 以实现扩展，从而对由数据库、Web 和企业应用组成的系统进行并发访问和服务。该服务器经由轻量级客户端 API 库（包括 Python）和 RESTful/JSON 接口支持 IT 架构集成。
您可以在 MATLAB 和 Python 之间交换深度学习模型。这包括从 PyTorch®、TensorFlow™ 和 ONNX 模型导入模型，以及使用一行代码将网络导出到 TensorFlow 和 ONNX。您还可以在 MATLAB 和 Simulink 中联合执行基于 Python 的模型。
当您将模型导入 MATLAB 时，您可以将其与所有 MATLAB 内置的 AI 工具一起使用。这些工具包括以下方面的函数和 App：
- 迁移学习
- 可解释的人工智能与验证
- 系统级仿真和测试
- 网络压缩
- 自动代码生成以进行目标部署
使用 Parquet 在 MATLAB 与 Python 之间传递数据
使用 Apache Parquet 存储表格数据并在 MATLAB 和 Python 之间进行传输。MATLAB 使用 Apache Arrow 在 Parquet 文件中高效读取和写入数据。
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了解如何从 Python 调用 MATLAB、从 MATLAB 调用 Python 以及创建 Python 包
