Appeler Python depuis MATLAB

Ce guide de référence présente des cas d'utilisation courants, mais ne prétend en aucun cas être exhaustif.

Informations générales

Améliorer Python avec MATLAB

Intégrez les outils avancés de MATLAB directement dans vos workflows Python.

Table des matières

Installation

Conversion des types de données

Intégrer Python à Simulink

Exécuter du code Python dans MATLAB

Bibliothèques de Data Science

Installation

Configuration requise

Pour appeler Python^® depuis MATLAB, vous devez avoir installé les deux sur votre système.

Configuration

Accéder aux paramètres et à l'état de l'interpréteur Python :

>> pe = pyenv

Spécifier la version à utiliser :

>> pe = pyenv("Version","3.9")

Assurez-vous que la variable d'environnement PYTHONHOME correspond à votre version de Python. Pour afficher sa valeur dans MATLAB :

>> getenv("PYTHONHOME")

Assurez-vous que les versions appropriées se trouvent dans le chemin d'accès du système :

>> getenv("PATH")

Exécuter du code Python dans MATLAB

Tâche du Live Editor

La tâche Run Python Code vous permet d'exécuter de manière interactive du code ou des fichiers Python, puis de générer le code.

Appeler des instructions Python

Pour exécuter quelques lignes de code :

>> outvars = pyrun(code,outputs) 
>> x = pyrun("a = b*c","a", b = 5, c = 10)

Appeler un script Python

Appeler Python depuis MATLAB

Pour exécuter du code organisé sous forme de script :

>> outvars = pyrunfile(file,outputs)

Appeler des modules et des fonctions Python

>> py.module_name.function_name
>> x = py.math.sqrt(42)

Passer des arguments nommés

Passer la fonction directement ou utiliser pyargs :

>>> foo(5,bar=42) 
>> py.foo(5,bar=42) 
>> py.foo(5,pyargs('bar',42))

Recharger les modules

Recharger le module après avoir effectué les mises à jour :

>> py.importlib.reload(module)

Conversion des types de données

Les types de données seront automatiquement convertis lorsque c'est possible.

Transmettre des données MATLAB à Python

MATLAB	Python
`Double, single`	`Float`
`complex single complex double`	`Complex`
`(u)int8, (u)int16, (u)int32, (u)int64`	`int`
`NaN`	`Float(nan)`
`Inf`	`Float(inf)`
`String, car`	`Str`
`Logical`	`Bool`
`Dictionary`	`dict`
`Struct`	`dict`
`Table`	`Py.pandas.dataframe`
`Datetime`	`Py.datetime.datetime`
`Duration`	`Py.datetime.timedelta`

Bibliothèques de Data Science

Apache Parquet

Fichiers Parquet

Utilisez Apache^® Parquet pour transférer efficacement les données.

Depuis MATLAB :

>> tbl = parquetread(fname)
>> parquetwrite(tbl,fname)

Depuis Python :

>>> df = pandas.read_parquet(fname) 
>>> pandas.Dataframe.to_parquet(df)

Deep Learning

Modèles pré-entraînés

Accéder aux modèles dans MATLAB avec les importateurs pour TensorFlow^™, PyTorch^® et ONNX^™.

>> net = importKerasNetwork(model)

Intégrer Python à Simulink

Vous pouvez utiliser Python Importer pour importer des modules et des packages Python dans Simulink.

Ouvrir l’importateur :

>> obj = Simulink. PythonImporter(); 
>> obj.view();

Bloc MATLAB Fonction et bloc MATLAB System

Implémentez des modules Python dans Simulink en utilisant le bloc MATLAB Fonction ou le bloc MATLAB System.