MATLAB からの Python の呼び出し

設定

要件

MATLAB から Python^® を呼び出すには、両方がシステムにインストールされている必要があります。

構成

Python インタープリターの設定とステータスにアクセス:

>> pe = pyenv 

使用バージョンを指定:

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

PYTHONHOME 環境変数が Python のバージョンと一致していることを確認します。MATLAB にその値を表示:

>> getenv("PYTHONHOME") 

適切なバージョンがシステムパスに含まれていることを確認:

>> getenv("PATH")

MATLAB で Python コードを実行

ライブエディター タスク

[Python コードの実行] タスクで、Python コードまたはファイルを対話的に実行してから、コードを生成できます。

Python ステートメントの呼び出し

数行のコードを実行:

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

Python スクリプトの呼び出し

スクリプトで構成されたコードを実行:

>> outvars = pyrunfile(file,outputs) 

Python モジュールと関数の呼び出し

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

キーワード引数を渡す

直接呼び出すか pyargs を使用:

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

モジュールの再読み込み

更新後のモジュールを再読み込み:

>> py.importlib.reload(module)

データ型の変換

データ型は、可能な場合は自動的に変換されます。

データサイエンス ライブラリ

Apache Parquet

Apache^® Parquet を使用すると、データを効率的に転送できます。

MATLAB から:

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

Python から:

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

ディープラーニング

TensorFlow^™、PyTorch^®、ONNX^™ に対応したインポーターを使用して MATLAB のモデルにアクセスします。

>> net = importKerasNetwork(model)

Python と Simulink の統合

Python インポーターを使用すると、Python モジュールやパッケージを Simulink にインポートできます。

インポーターを開く:

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

MATLAB Function ブロックと MATLAB System ブロック

MATLAB Function ブロックまたは MATLAB System ブロックを使用して Simulink に Python モジュールを実装します。