Python调用Matlab2014b引擎

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　　用惯Python的你，是不是早已无法忍受matplotlib那丑陋无比的图以及蛋疼无比部署依赖？
　　当当当当，Matlab2014b的Python Engine API现已加入豪华午餐。
　　上次写了一篇文章，讲用C++调用Matlab的绘图引擎，不过呢有句话怎么说来着？人生苦短，我用Python。
　　这次就说一说怎么用Python调用Matlab的引擎。Python大法好，这个可比C++要容易太多了。
　　
　　过程非常简单，第一步是安装，假设Matlabroot是Matlab的安装根目录
　　找到你的Matlab安装根目录，然后Shell进入matlabroot\extern\engines\python目录中，执行
　　python setup.py install
　　完事了。注意，一定要用管理员权限执行。  
　　
　　不用管理员权限的安装方法稍微复杂一点点：        
　　cd "matlabroot\extern\engines\python"
　　python setup.py build --build-base builddir install --install-base installdir
　　将installdir添加到Python的包搜索路径中，再加入到PYTHONPATH环境变量中即可。  
　　
　　Matlab的Python引擎怎么用呢？ 更简单了：
　　import matlab.engine 就可以开始了。
　　然后是一段测试用的Python脚本：



import matlab
import matlab.engine
import time
def basic_test(eng):
print "Basic Testing Begin"
print "eng.power(100,2) = %d"%eng.power(100,2)
print "eng.max(100,200) = %d"%eng.max(100,200)
print "eng.rand(5,5) = "
print eng.rand(5,5)
print "eng.randi(matlab.double([1,100]),matlab.double([3,4]))"%\
eng.randi(matlab.double([1,100]),matlab.double([3,4]))
print "Basic Testing Begin"
def plot_test(eng):
print "Plot Testing Begin"
eng.workspace['data'] =  \
eng.randi(matlab.double([1,100]),matlab.double([30,2]))
eng.eval("plot(data(:,1),'ro-')")
eng.hold('on',nargout=0)
eng.eval("plot(data(:,2),'bx--')")
print "Plot testing end"

def audio_test(eng,freq,length):
print "Audio Testing Begin"
eval_str = "f = %d;t=%d;"%(freq,length)
eng.eval(eval_str,nargout = 0)
eng.eval('fs = 44100;T=1/fs;t=(0:T:t);',nargout = 0)
eng.eval('y = sin(2 * pi * f * t);',nargout = 0)
eng.eval('sound(y,fs);',nargout = 0)
time.sleep(length)
print "Audio Testing End"

def fourier_test(eng):
pass

def demo(eng):
basic_test(eng)
plot_test(eng)
audio_test(eng,680,1)

if __name__ == "__main__":
print "Initializing Matlab Engine"
eng = matlab.engine.start_matlab()
print "Initializing Complete!"
demo(eng)
print "Exiting Matlab Engine"
print "Press Any Key to Exit"
raw_input();
eng.quit()
print "Bye-Bye"
　　比起C++ Engine的API，Python Engine的最牛逼之处就是可以直接以原生的形式调用Matlab内建函数，而不是用Eval方法。当然，如果你想用也是一点问题都没有的。同时，变量的存取再也不用和一堆mxArray以及它们的ADT打交道了，直接以字典的形式对engine.workspace进行存取即可。显然比C++的调用方式更为科学。
　　
　　下面的可以做一个备忘Sheet



###Matlab Engine for Python
#Call Matlab Function from Python
------------------------------
##Step 1: Installation
#Install with Administrator Privileges
cd "matlabroot\extern\engines\python"
python setup.py install
#Install without Administrator Privileges
cd "matlabroot\extern\engines\python"
python setup.py build --build-base builddir install --install-base installdir
Include 'installdir' in the search path for Python packages
Add 'installdir' to the PYTHONPATH environment variavle

------------------------------
##Step 2: Using Matlab Engine
#Start and quit
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
eng.quit()
#Call Matlab Functions:
#Just call with form eng.xxx()
#the function xxx should in the namespace of matlab.

#Asynchronously Call
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
future = eng.sqrt(4.0,async=True)
ret = future.result()
print(ret)

#WorkSpace Usage:
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
eng.workspace['y'] = x
a = eng.eval('sqrt(y)')
print(a)

#Skills for unsupported features in python
#eng.eval()
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
eng.eval("T = readtable('patients.dat');",nargout=0)
#Plot With Matlab:
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
data = eng.peaks(100)
eng.mesh(data)
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