MATLAB® offre une intégration flexible et bidirectionnelle avec de nombreux langages de programmation, notamment Python. Cela permet à différentes équipes de collaborer et d'utiliser des algorithmes MATLAB au sein de software et de systèmes informatiques de production.
L'API de MATLAB Engine pour Python vous permet d'appeler MATLAB en tant que moteur de calcul depuis Python.
L'API vous permet d'exécuter des commandes MATLAB depuis votre environnement Python sans avoir à lancer de session desktop de MATLAB. En savoir plus sur l'API de MATLAB Engine pour Python.
Si vous avez des fonctions et des objets en Python, vous pouvez les appeler directement depuis MATLAB.
Cela vous permet de travailler intégralement dans MATLAB sans avoir à basculer vers un autre environnement de programmation. En savoir plus sur l'appel de bibliothèques Python à partir de MATLAB.
Écrivez des algorithmes et applications dans MATLAB, puis packagez-les et partagez-les en seulement un clic. Vous pouvez créer des packages Python à partir de programmes MATLAB avec MATLAB Compiler SDK™. Ces packages peuvent être intégrés à des applications Python qui, à leur tour, peuvent être partagées, libres de droits, avec des utilisateurs de PC ou déployées sur des systèmes web et d'entreprise. En savoir plus sur l'intégration de programmes MATLAB compilés dans des applications Python.
Faites évoluer vos programmes MATLAB pour permettre simultanément l'accès et la diffusion à des systèmes de base de données, des systèmes web et des applications d'entreprise en déployant les programmes sur MATLAB Production Server™. Le serveur permet l'intégration à votre architecture informatique via des bibliothèques d'API clientes légères (comprenant notamment Python) et une interface RESTful/JSON.
Vous n'avez pas besoin de choisir entre un framework basé sur MATLAB® ou un framework basé sur Python. MATLAB permet d'importer et d'exporter des frameworks Open Source de Deep Learning avec le format Open Neural Network Exchange (ONNX). Vous pouvez également importer des modèles directement depuis TensorFlow et PyTorch. Cela vous permet d'utiliser les applications de labellisation de données, le traitement du signal et la génération de code GPU offerts par MATLAB sur les technologies récentes issues de la communauté de recherche en Deep Learning.
Utilisez Apache Parquet pour stocker et transférer des données tabulaires entre MATLAB et Python. MATLAB peut lire et écrire efficacement des données dans des fichiers Parquet grâce à Apache Arrow.
Utilisez MATLAB et Simulink dans votre navigateur web
Connectez-vous à MATLAB depuis votre iPhone, iPad ou appareil Android.
Vous pouvez également sélectionner un site web dans la liste suivante :
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Europe
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