python调用matlab dll

<think>我们参考提供的引用内容，用户的问题是在Ubuntu系统下使用Python调用Matlab代码的方法。根据引用，我们可以总结出两种主要方法： 方法1：使用MATLAB Engine for Python（引用[2]和引用[3]提到） 方法2：将MATLAB代码编译成共享库（so文件）然后使用Python的ctypes调用（引用[1]提到） 另外，引用[4]提到了一些替代方案，比如用Python实现类似功能，但用户明确要求调用Matlab代码，因此我们主要关注前两种方法。 下面我们详细说明这两种方法： ### 方法1：使用MATLAB Engine for Python 步骤： 1. 确保已经安装MATLAB，并且MATLAB版本支持Python引擎。注意：MATLAB Engine for Python支持的Python版本（如2.7, 3.3-3.5等），请确保你的Python版本在支持范围内。 2. 打开终端，进入MATLAB的引擎目录：`cd /usr/local/MATLAB/R20xxx/extern/engines/python`（具体路径根据你的MATLAB安装位置和版本调整） 3. 使用目标Python环境（例如虚拟环境）运行安装命令。例如，如果你使用虚拟环境`py35`，则执行： ```bash sudo ~/envs/py35/bin/python3.5 setup.py install ``` 或者如果你使用系统Python，则可能需要： ```bash sudo python3 setup.py install ``` 4. 安装完成后，在Python中即可导入`matlab.engine`模块。 示例代码： ```python import matlab.engine eng = matlab.engine.start_matlab() # 启动MATLAB引擎 # 调用MATLAB函数 result = eng.sqrt(4.0) print(result) # 输出2.0 # 调用自定义函数（确保函数在MATLAB路径中） a = eng.array_output(5) # 假设有自定义函数array_output print(a) eng.quit() # 关闭引擎 ``` 注意：这种方法会启动一个MATLAB进程，因此需要MATLICENSE有效，并且调用过程中会占用较多资源。 ### 方法2：将MATLAB代码编译成共享库（so文件）然后使用ctypes调用 步骤： 1. 将MATLAB代码编译成C共享库。在MATLAB中使用`mcc`命令（需要安装MATLAB Compiler）。 ```matlab % 在MATLAB命令行中 mcc -W cpplib:libarray_output -T link:lib array_output.m -C ``` 这会生成一系列文件，包括`libarray_output.so`（在Linux下）和头文件等。 2. 将生成的共享库（.so文件）和头文件（.h）放到合适的位置。 3. 在Python中使用ctypes调用共享库。注意，需要处理MATLAB的数据类型（如mxArray）以及初始化和终止MATLAB运行时环境。 示例代码（参考引用[1]）： ```python from ctypes import * # 加载共享库 lib = cdll.LoadLibrary('./libarray_output.so') # 初始化MATLAB运行时 lib.initialize() # 调用函数（注意函数名可能被mangle，通常为：libname_function_name） # 例如，假设生成的函数名为libarray_output_array_output # 首先需要处理输入输出参数类型 lib.libarray_output_array_output.restype = c_void_p # 返回的是mxArray指针 lib.libarray_output_array_output.argtypes = [c_int] # 输入参数类型 # 调用函数 ptr = lib.libarray_output_array_output(5) # 如何将ptr转换为Python对象？这里需要额外的处理，因为mxArray需要转换为Python可识别的类型。 # 通常，我们可以再编写一个C函数来将mxArray转换为基本类型（如double数组），然后封装成Python可用的形式。 # 或者，我们可以使用MATLAB提供的mxArray操作函数，但这会增加复杂性。 # 终止MATLAB运行时 lib.terminate() ``` 注意：这种方法比较复杂，需要处理数据类型转换，而且需要确保MATLAB运行时库（MCR）被正确安装和配置。另外，在编译共享库时，MATLAB Compiler会生成一个头文件，其中包含函数的原型，需要根据头文件来设置ctypes的函数参数类型和返回类型。 由于第二种方法较为复杂，且引用[1]并没有给出完整的数据类型转换示例，因此对于一般用户，推荐使用方法一（MATLAB Engine）更为直接。 ### 相关问题 §§相关问题§§ 1. 如何配置MATLAB Engine for Python所需的Python环境？ 2. 在将MATLAB代码编译成共享库时，如何处理输入输出参数的数据类型转换？ 3. 除了上述两种方法，还有其他方法在Python中调用MATLAB代码吗？ 4. 在Ubuntu系统下安装MATLAB的步骤是什么？</think>### Ubuntu系统下Python调用Matlab代码的方法 在Ubuntu系统中，Python调用Matlab代码主要有两种方法，下面将详细说明操作步骤和注意事项： --- ### 方法一：使用MATLAB Engine for Python（官方推荐） **原理**：通过Matlab官方引擎实现Python与Matlab的交互式调用 **步骤**： 1. **安装MATLAB引擎支持** ```bash # 进入Matlab的Python引擎目录 cd /usr/local/MATLAB/R2023a/extern/engines/python # 路径需替换为你的Matlab安装路径 # 使用Python环境安装引擎 sudo python3 setup.py install # 或使用虚拟环境路径 ``` 2. **Python调用示例** ```python import matlab.engine # 启动Matlab引擎 eng = matlab.engine.start_matlab() # 调用Matlab函数 result = eng.sqrt(4.0) # 调用Matlab内置函数 print(result) # 输出: 2.0 # 调用自定义函数（需确保.m文件在Matlab路径中） a = eng.array_output(5) # 调用示例中的array_output函数 print(list(a)) # 输出: [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0] # 关闭引擎 eng.quit() ``` **特点**： - 支持双向数据传递（自动转换Python列表↔Matlab数组） - 可调用Matlab工具箱函数 - 需保持Matlab进程运行[^2] --- ### 方法二：编译Matlab代码为共享库（.so文件） **原理**：将Matlab代码编译成Linux共享库，通过Python的ctypes调用 **步骤**： 1. **编译Matlab代码** 在Matlab命令行执行： ```matlab mcc -W cpplib:libarray_output -T link:lib array_output.m ``` 生成文件：`libarray_output.so`, `libarray_output.h`等 2. **Python调用示例** ```python from ctypes import * import os # 加载共享库 lib_path = os.path.abspath('libarray_output.so') lib = cdll.LoadLibrary(lib_path) # 初始化Matlab运行时 lib.initialize() # 调用函数（需按C数据类型封装） lib.array_output.restype = c_void_p ptr = lib.array_output(5) # 调用函数 # 转换输出为Python列表（需额外处理mxArray） # ... 此处需使用mxArray转换工具 ... # 终止运行时 lib.terminate() ``` **注意事项**： - 需安装MATLAB Runtime (MCR) - 数据类型需手动转换（mxArray↔Python） - 适合部署环境无Matlab的情况[^1] --- ### 关键对比 | **方法** | 引擎调用 | 编译共享库 | |-------------------|--------------------------|----------------------| | 部署要求 | 需安装完整Matlab | 只需MATLAB Runtime | | 执行速度 | 较慢（进程通信开销） | 较快 | | 数据类型转换 | 自动完成 | 需手动处理mxArray | | 适用场景 | 交互式开发 | 生产环境部署 | --- ### 常见问题解决 1. **引擎启动失败** - 检查Matlab版本兼容性（支持Python 3.8-3.10） - 确认`matlab.engine`模块安装路径在Python的sys.path中 2. **共享库加载错误** ```bash export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v910/runtime/glnxa64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 3. **替代方案建议** 对于简单数学运算，可使用`numpy`+`scipy`替代Matlab功能[^4]，例如： ```python from scipy import signal # 代替Matlab的filtfilt函数 y = signal.filtfilt(b, a, x) ``` ---

Python 调用 MATLAB 包装应用程序通常涉及到两个方面：交互和集成。MATLAB 的应用程序可以创建为独立可执行文件 (.mexa64) 或者通过命令行工具（如 MATLAB Compiler SDK）构建为 MEX 文件，这是一种可以在 C/C++ 和 MATLAB 之间交换数据的接口。 1. **MATLAB MEX 文件**：如果你有 MATLAB MEX 文件，Python 可以通过 `ctypes` 库直接调用它们，就像调用其他动态链接库一样。你需要了解如何编写 MEX 文件，并将其路径添加到 Python 的 `sys.path` 中以便导入。 ```python import ctypes # 加载 MEX 程序 mex_file = ctypes.cdll.LoadLibrary('your_mex_file.so') # 调用函数 result = mex_file.your_function(输入参数) ``` 2. **MATLAB Compiler (MCR)**：如果使用的是 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，你可以利用它的 API 来执行 MATLAB 代码并获取结果。Python 的 subprocess 模块可以用来启动 MATLAB 并传递命令。 ```python import subprocess command = "matlab -nodisplay -nosplash -nodesktop -r 'your_script;'" output = subprocess.check_output(command, shell=True) ``` 需要注意的是，这种方法可能受限于 MATLAB 的许可证、性能以及跨平台兼容性。另外，由于 MATLAB 和 Python 的内存管理和数据结构差异，复杂的数据传输可能需要额外的工作。