Numpy 如何在Matlab中嵌入numpy库

随着科学研究日新月异的发展，越来越多的数据需要进行分析，而Matlab和Python是数据科学和工程领域中使用最广泛的两种编程语言。Matlab对于科学计算非常方便，而Python则具有很强的数据处理能力。本文将会介绍如何在Matlab中嵌入Python的numpy库，实现两者的无缝集成，举例说明numpy在Matlab中的使用。

阅读更多：Numpy 教程

什么是Matlab与Python的嵌入

Matlab提供了一种方式将Python代码嵌入进Matlab代码中，这可以通过Python作为计算引擎，实现对二维、三维和多维数据分析、可视化。Python的numpy库可导入Matlab作为mex文件，并由Matlab执行。这样就可以扼杀两种语言的优势，实现更好的数据处理能力。

如何嵌入Python

在这里，我们通过一个示例来说明如何在Matlab中嵌入Python。在这个例子中，我们将使用Python的numpy来读取一个Matlab矩阵，并且计算其行列式。

首先，我们需要确保Python是安装好了numpy库的。如果没有安装，可以在cmd中使用pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

然后，我们在Matlab中执行以下命令：

% define your file paths
pythonPath = 'C:\Program Files\Python37\python.exe';
mScriptPath = 'D:\demo.py';
% define command
command = sprintf('%s %s', pythonPath, mScriptPath);

% define numpy array
my_matrix = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
py_matrix = py.numpy.array(my_matrix);

% execute command
[status,cmdout] = system(command);
result = sscanf(strjoin(strsplit(cmdout)), '%f');
disp(result);

在 Python 脚本中，我们使用以下代码：

# using the numpy library
import numpy as np
import sys

# read data from input
input_data = sys.stdin.read()

# parse input data into array
matrix = np.array([[float(i) for i in row.split()] for row in input_data.splitlines()])

determinant = np.linalg.det(matrix)

# print determinant
print(determinant)

这个程序的实际效果将是在Python中调用Matlab，Matlab将矩阵传递给Python，然后Python使用numpy计算矩阵的行列式，并将结果返回给Matlab。使用系统命令，我们可以在Matlab提示符下运行脚本，结果将在Matlab提示符下被捕获。

在上述示例中，我们使用Matlab将一个矩阵传递给Python，这不仅适用于矩阵这种普通的数据类型，对于Numpy的更复杂的多维数组，也可以进行传递和使用。

示例说明

了解了如何在Matlab中嵌入Python的numpy库之后，我们来举例说明numpy在Matlab中的使用。

示例 1：互相关

互相关是非常普遍的数学运算，用于在时域和频域间进行相互转换。在Matlab中实现这个功能非常容易，但是Numpy的互相关函数将更为快速和高效。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([5, 6, 7, 8])

corr = np.correlate(x, y, "full")

在上述Python脚本中，我们使用numpy库中的correlate函数计算x和y之间的互相关值。在Matlab中，我们通过以下代码使用Python脚本：

pythonPath = 'C:\Program Files\Python37\python.exe';
scriptPath = 'D:\correlation.py';

command = sprintf('%s %s', pythonPath, scriptPath);

x = [1, 2, 3, 4];
y = [5, 6, 7, 8];

xpy = py.numpy.array(x);
ypy = py.numpy.array(y);

corr = py.zeros([(2*numel(x))-1, 1]);

% execute Python script
[status, cmdout] = system(command);

% parse command output
corr = sscanf(strjoin(strsplit(cmdout)), '%f');

disp(corr);

在Matlab中，我们使用system命令调用Python程序，并使用sscanf函数解析返回的结果。通过这种方式，我们可以利用Python的numpy库实现更加高效的互相关计算。

示例 2：矩阵变换

在Matlab中，变换广泛应用于图像和信号处理中，其中最常见的变换是傅里叶变换。虽然Matlab本身具有强大的变换工具箱，但是Numpy的变换库也提供了很好的实现方式。

以下Python脚本可以实现离散傅里叶变换：

# using the numpy library
import numpy as np

# define input signal
fs = 44100
f = 200
t = np.arange(fs) / fs
x = np.sin(2 * np.pi * f * t)

# calculate Fourier transform
X = np.fft.fft(x)
f = np.linspace(0, fs, len(X))

在Matlab中，我们可以使用以下代码集成这个Python脚本：

% define your file paths
pythonPath = 'C:\Program Files\Python37\python.exe';
scriptPath = 'D:\fourier_transform.py';
command = sprintf('%s %s', pythonPath, scriptPath);

% define input signal
fs = 44100;
f = 200;
t = (0:fs-1) / fs;
x = sin(2 * pi * f * t);

% create Python object
xpy = py.numpy.array(x);

% execute Python script
[status, cmdout] = system(command);

% parse output
output = eval(cmdout);

% extract Fourier transform results
f = output(:, 1);
X = output(:, 2);

% plot signal and Fourier transform
figure
subplot(2,1,1), plot(t, x);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Input Signal');
subplot(2,1,2), plot(f, abs(X));
xlim([0, fs/2]);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');
title('Discrete Fourier Transform');