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。

 

互操作性

使用 MATLAB 和 Python 执行深度学习

MATLAB® 与 Python 框架可以兼得,不再为框架选择问题所困扰。MATLAB 支持使用开放式神经网络交换 (ONNX) 格式导入和导出开源深度学习框架。您也可以直接从 TensorFlow 和 PyTorch 导入模型。这样一来,您既能利用 MATLAB 的数据标注 App、信号处理和 GPU 代码生成功能,也能利用深度学习社区的最新研究成果。

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。

使用 Parquet 在 MATLAB 与 Python 之间传递数据

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