matlab调用python代码

科学计算或者写量化策略有时候需要用matlab去调用python的api，这里推荐一个简单的实现方法。
其实matlab比较新的版本中自带了一个适配组件可以直接调用python

系统函数

查看一下python的版本

>> pyversion

       version: '2.7'
    executable: 'D:\Programs\WinPython-64bit-2.7.10.3\python-2.7.10.amd64\python.EXE'
       library: 'D:\Programs\WinPython-64bit-2.7.10.3\python-2.7.10.amd64\python27.dll'
          home: 'D:\Programs\WinPython-64bit-2.7.10.3\python-2.7.10.amd64'
      isloaded: 1

调用python自带函数

简单的矩阵

>> ll = py.list([1, 2, 3, 4])

ll = 

  Python list with no properties.

    [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

多维度数组会被matlab阉割成一维的

>> array = py.list([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

array = 

  Python list with no properties.

    [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0]

matlab默认是浮点数，需要进行转换成整数

>> py.range(int32(7))

ans = 

  Python list with no properties.

    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

调用python第三方框架

numpy返回的矩阵直接对应matlab的矩阵

>> res = py.numpy.zeros([5, 5])

res = 

  Python ndarray with properties:

           T: [1x1 py.numpy.ndarray]
        base: [1x1 py.NoneType]
      ctypes: [1x1 py.numpy.core._internal._ctypes]
        data: [1x200 py.buffer]
       dtype: [1x1 py.numpy.dtype]
       flags: [1x1 py.numpy.flagsobj]
        flat: [1x1 py.numpy.flatiter]
        imag: [1x1 py.numpy.ndarray]
    itemsize: 8
      nbytes: 200
        ndim: 2
        real: [1x1 py.numpy.ndarray]
       shape: [1x2 py.tuple]
        size: 25
     strides: [1x2 py.tuple]

    [[ 0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

pandas返回的dataframe也是一样的

调用自定义python文件模块函数

假如有个自己写的test.py文件

def sum(a, b):
    return a + b

在同文件目录下建立test.m文件，并将matlab工作目录切到当前目录
可以在m文件里面写，或者在命令行里面写
方法1：

import py.test.*
res = sum(5, 7)

方法2：

>> res = py.test.sum(5, 7)

注意，
python文件被调用一次后会在matlab里面留下缓存函数，需要重启才可以清除。
python里面的对象可以赋值给matlab里面的变量，并且可以持有这个句柄调用对象函数。