如何在MATLAB中使用Python？

一、背景介紹

MATLAB和Python都是科學計算中常用的編程語言，各有優劣。其中，Python的生態系統更加完備，包含了眾多豐富的庫和工具。而MATLAB則有其強大的矩陣運算和繪圖功能。

如何在MATLAB中使用Python的庫和工具呢？答案是使用Python作為MATLAB的接口。在MATLAB中，可以通過Python調用對應的庫和函數。

二、Python接口基礎知識

1. Python環境配置

在MATLAB中調用Python需要先進行環境配置，具體步驟如下：

setenv('PATH', [getenv('PATH') ':/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin']); % 修改PATH
pyversion /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3 % 指定Python版本

其中，:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/ 是Python3.7的安裝路徑，需要根據自己的實際情況進行修改。

2. Python模塊導入

在MATLAB中調用Python庫需要使用py.importlib.import_module()函數，以導入numpy和matplotlib庫為例：

numpy = py.importlib.import_module('numpy')
matplotlib = py.importlib.import_module('matplotlib')

這樣，就可以在MATLAB中使用numpy和matplotlib庫中的函數了。

3. Python函數調用

在導入Python庫後，可以使用py.<module>.<function>()的方式調用Python函數，以調用numpy庫中的array()函數為例：

a = py.numpy.array([1,2,3,4])

此時，MATLAB中的a變量就成為了Python中numpy.array([1,2,3,4])的返回值。

三、常用示例

1. 使用Python繪圖

Python中的matplotlib庫是一款強大的繪圖庫，常用於製作線性和非線性圖表。下面是在MATLAB中使用matplotlib繪製正弦函數的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

MATLAB中導入matplotlib庫後，使用py.<module>.<function>()的方式調用Python中的繪圖函數，最後將結果在MATLAB中顯示，代碼如下：

matplotlib = py.importlib.import_module('matplotlib')
pyplot = matplotlib.pyplot

x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi)
y = numpy.sin(x)

pyplot.plot(x, y)
pyplot.show()

2. 使用Python進行數據分析

Python的數據分析庫pandas是一個強大的工具，可以用於對數據進行清洗、重塑、合併和分析。下面是一個在MATLAB中使用pandas分析CSV文件的例子：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
describe = data.describe()

print(describe)

將上面的代碼保存為analysis.py文件後，在MATLAB中使用py.<module>.<function>()函數調用即可：

pandas = py.importlib.import_module('pandas')

data = pandas.read_csv('data.csv')
describe = data.describe()

disp(describe)

3. 使用Python進行深度學習

Python的深度學習庫Tensorflow和Keras同樣非常強大，可以用於構建神經網絡模型。下面是一個在MATLAB中使用Tensorflow和Keras訓練模型的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

print('Test accuracy:', test_acc)

同樣地，在MATLAB中使用py.<module>.<function>()函數調用即可：

tensorflow = py.importlib.import_module('tensorflow')
keras = tensorflow.keras

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tensorflow.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

disp(['Test accuracy:', num2str(test_acc)])

四、總結

通過Python作為MATLAB的接口，可以在MATLAB中使用Python的功能，拓展MATLAB的功能和適用場景。在使用Python接口的過程中，需要注意Python的環境配置、模塊導入和函數調用等基礎知識，並結合具體應用場景進行開發。