MATLAB と Python のリソースの使用
プロジェクトや AI の用途向けに MATLAB と Python を組み合わせて使用する方法を紹介します。Python ユーザー向けのヒントの入手、MATLAB 言語のハイライトの探索、データ型の比較などを行います。
プロジェクトや AI の用途向けに MATLAB と Python を組み合わせて使用する方法を紹介します。Python ユーザー向けのヒントの入手、MATLAB 言語のハイライトの探索、データ型の比較などを行います。
プログラミング言語を一つに絞る必要はありません。併用することで、2 つの言語のメリットを活用できます。
MATLAB には Python® の組み込みのサポートが用意されており、MATLAB コードで Python スクリプトや関数を直接操作でき、その逆も可能です。
システム構成を確認した後に、Python を操作する方法は複数あります。たとえば、MATLAB コマンドラインから Python 関数を呼び出すことができます。
x = py.math.sqrt(42)
エンジニアは MATLAB と Python を次のような用途で使用します。
組み込みの Python ライブラリやユーザーが作成した関数やスクリプトを MATLAB 環境から直接使用したり、MATLAB と Python の間でデータを受け渡したりすることができます。
Python 用の MATLAB エンジン API を使用することで、Python 内から MATLAB および Simulink の対話型アプリや高度な科学機能やエンジニアリング機能を使用できます。
TensorFlow や PyTorch® などのオープン ソース フレームワークからディープラーニング モデルをインポートおよびエクスポートできます。また、データのラベル付け、信号処理、およびコード生成機能にも MATLAB を使用できます。
MATLAB プログラムをパッケージ化して共有し、Python アプリケーションと統合したり、さまざまなクラウド プラットフォームやハードウェア プラットフォームにデプロイしたりできます。
Python ユーザーとして MATLAB を最大限に活用します。
Jupyter または Visual Studio Code から MATLAB にアクセスし、選択した IDE を使用して MATLAB アプリや機能を操作できます。
チートシート、対話形式のコース、およびドキュメンテーションを使用して、MATLAB の最も効果的な使用方法を学ぶことができます。
MATLAB は、高度な数学とドメイン固有のエンジニアリング上のニーズに対応します。これらのトピックは、詳細な例や、画像処理および信号処理、物理モデリングおよびシステムモデリング、制御設計、およびその他の短い対話形式のコースを通して学ぶことができます。