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Python 変数としての MATLAB 配列

matlab Python® モジュールは、Python 変数として MATLAB® 数値型の配列を表す配列クラスを提供するので、MATLAB 配列を Python と MATLAB の間で渡すことができます。

matlab.engine Python モジュールの MATLAB クラス

  • matlab.engine Python パッケージをインポートして必要なコンストラクターを呼び出すことで、Python コードで MATLAB 数値配列を使用できます。次に例を示します。

    import matlab.engine
    a = matlab.double([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
    コンストラクターの名前は、MATLAB 数値型を示します。Python から呼び出される MATLAB 関数に MATLAB 配列を入力引数として渡すことができます。MATLAB 関数が出力引数として数値配列を返すと、その配列が Python に返されます。

  • 数値を含むオプションの入力引数 initializer で配列を初期化できます。引数 initializer は、listtuple、他のシーケンス型などの Python シーケンス型でなければなりません。

  • 1 行 N 列のサイズの入力を含むオプションの入力引数 vector で配列を初期化できます。vector を使用する場合、initializer は使用できません。

  • オプションの入力引数 size は、初期化される配列のサイズを設定します。多次元配列を作成するには、複数の数値シーケンスを含むように initializer を指定するか、size が多次元になるように指定します。複素数の MATLAB 配列は、オプションのキーワード引数 is_complexTrue に設定すると作成できます。

  • Python 内での MATLAB double 配列の初期化には、カスタム型を使用できます。カスタム型は Python バッファー プロトコルを実装する必要があります。たとえば、NumPy では ndarray です。

matlab Python パッケージのクラス

Python でのコンストラクターの呼び出し

matlab.double

matlab.double(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.double(4)
>>> b = matlab.double(vector=[11, 22, 33])
>>> c = matlab.double([[10, 20],[30,40]])
>>> d = matlab.double(initializer=[[10, 20],[30,40]], size=[2,2],is_complex=False)
>>> e = matlab.double(vector=range(0, 20))
>>> f = matlab.double(vector=[x*x for x in range(0, 10, 2)])
>>> g = matlab.double([[1.1+2.4j, 3+4j],[5.3,6.7]], is_complex=True)

matlab.single

matlab.single(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.single([[1.1, 2.2, 3.3],[4.4, 5.5, 6.6]])
>>> a = matlab.single(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)

matlab.int8

matlab.int8(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.int8([[11, 22, 33],[44, 55, 66]])
>>> a = matlab.int8(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)

matlab.int16

matlab.int16(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> e = matlab.int16([[1+2j, 3+4j],[-5,6]], is_complex=True)

matlab.int32

matlab.int32(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.int32(initializer=[[11, 22, 33],[44, -55, 66]], size=[2,3], is_complex=False)

matlab.int64

matlab.int64(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.int64([[11, 22, 33],[44, -55, 66]])

matlab.uint8

matlab.uint8(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.uint8([[11, 22, 33],[44, 55, 66]])
>>> b = matlab.uint8(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)

matlab.uint16

matlab.uint16(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.uint16(initializer=[[11, 22, 33],[44, 55, 66]], size=[2,3], is_complex=False)
>>> b = matlab.uint16(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)
>>> c = matlab.uint16([[11, 22, 33],[44, 55, 66]])

matlab.uint32

matlab.uint32(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.uint32(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)
>>> b = matlab.uint32([[11, 22, 33],[44, 55, 66]])

matlab.uint64

matlab.uint64(initializer=None|vector=None,
size=None,
is_complex=False)
>>> a = matlab.uint64([[11, 22, 33],[44, 55, 66]])
>>> b = matlab.uint64(vector=[11, 22, 33], is_complex=False)

matlab.logical

matlab.logical(initializer=None|vector=None,
size=None)a
>>> a = matlab.logical(initializer=[[True, False, True],[True, True, True]], size=[2,3])
>>> b = matlab.logical([[True, False, True],[True, True, True]])
>>> c = matlab.logical(vector=[True, False, True])
>>> d = matlab.logical([True, False, True])

a Logicals cannot be made into an array of complex numbers.

matlab Python パッケージの MATLAB クラスのプロパティとメソッド

matlab.engine パッケージ コンストラクターで作成されたすべての MATLAB 配列は、次のプロパティとメソッドをもちます。

プロパティ

プロパティ名説明

size

配列の次元を表す整数のタプル

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> a.size 
(2, 3)

itemsize

配列の要素のサイズ (バイト数) を表す整数

>>> a = matlab.int16() 
>>> a.itemsize 
2 
>>> b = matlab.int32() 
>>> b.itemsize 
4

メソッド

メソッド名目的
clone()

元のオブジェクトの内容と同じ内容の新しい別個のオブジェクトを返します。

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> b = a.clone() 
>>> print(b)
[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> b[0][0] = 100 
>>> b matlab.int16([[100,2,3],[4,5,6]]) 
>>> print(a )
[[1,2,3],[4,5,6]]
real()

複素数である要素の実数部を列優先の順序で 1 行 N 列の配列として返します。

>>> a = matlab.int16([[1 + 10j, 2 + 20j, 3 + 30j],[4, 5, 6]], is_complex=True) 
>>> print(a.real())
[1,4,2,5,3,6]
imag()

複素数である要素の虚数部を列優先の順序で 1 行 N 列の配列として返します。

>>> a = matlab.int16([[1 + 10j, 2 + 20j, 3 + 30j],[4, 5, 6]], is_complex=True) 
>>> print(a.imag()) 
[10,0,20,0,30,0]
noncomplex()

複素数でない要素を列優先の順序で 1 行 N 列の配列として返します。

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> print(a.noncomplex()) 
[1,4,2,5,3,6]
  • reshape(dim1,dim2,...,dimN)

  • reshape([dim1,dim2,...,dimN)]

配列の形状を次元に従って変更し、その結果を返します。

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> print(a)
[[1,2,3],[4,5,6]]
>>> a.reshape(3, 2)
>>> print(a) 
[[1,5],[4,3],[2,6]]
toarray()

内容から構成される標準の Python array.array オブジェクトを返します。1 次元のシーケンスにのみ適用できます。

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> a[0].toarray() 
array('h', [1, 2, 3]) 
>>> b = matlab.int16([[1 + 10j, 2 + 20j, 3 + 30j],[4, 5, 6]], is_complex=True) 
>>> b.real().toarray() 
array('h', [1, 4, 2, 5, 3, 6])
tomemoryview()

内容から構成される標準の Python memoryview オブジェクトを返します。

>>> a = matlab.int16([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) 
>>> b = a.tomemoryview() 
>>> b.tolist() 
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
>>> b.shape 
(2, 3)

Python における多次元の MATLAB 配列

Python では、任意の数値型の多次元の MATLAB 配列を作成できます。2 つの Python list 変数を使用して、2 行 5 列で double の MATLAB 配列を作成します。

import matlab.engine
A = matlab.double([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print(A)
[[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0],[6.0,7.0,8.0,9.0,10.0]]

Asize 属性は、それが 2 行 5 列配列であることを示します。

print(A.size)
(2, 5)

Python における MATLAB 配列へのインデックス付け

Python の list 変数と tuple 変数にインデックスを付けることができるように、MATLAB 配列にもインデックスを付けることができます。

import matlab.engine
A = matlab.int8([1,2,3,4,5])
print(A[0])
[1,2,3,4,5]

MATLAB 配列のサイズは、(1,5) です。したがって A[0][1,2,3,4,5] です。配列にインデックスを付けて 3 を取得します。

print(A[0][2])
3

Python のインデックスは 0 ベースです。Python セッションにおいて MATLAB 配列の要素にアクセスするときは、0 ベースのインデックスを使用します。

多次元の MATLAB 配列にインデックスを付けます。

A = matlab.double([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])
print(A[1][2])
8.0

Python における MATLAB 配列のスライス

MATLAB 配列は、Python の list 変数と tuple 変数をスライスするのと同じ方法でスライスできます。

import matlab.engine
A = matlab.int8([[1,2,3,4,5]])
print(A[0][1:4])
[2,3,4]

データをスライスに割り当てることができます。次のコードは、Python list から配列のスライスへの割り当てを示しています。

A = matlab.double([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]);
A[0] = [10,20,30,40]
print(A)
[[10.0,20.0,30.0,40.0],[5.0,6.0,7.0,8.0]]

別の MATLAB 配列から、または数値を含む任意の Python iterable からのデータを割り当てることができます。

次に示すようにスライスを指定して割り当てることができます。

A = matlab.int8([1,2,3,4,5,6,7,8]);
A[0][2:4] = [30,40]
A[0][6:8] = [70,80]
print(A)
[[1,2,30,40,5,6,70,80]]

Python における MATLAB 配列の形状変更

Python で reshape メソッドを使用して MATLAB 配列の形状を変更できます。入力引数 size は、要素数を保持するシーケンスでなければなりません。reshape を使用して 1 行 9 列の MATLAB 配列を 3 行 3 列に変更します。

import matlab.engine
A = matlab.int8([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
A.reshape((3,3))
print(A)
[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]

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