一、背景介绍
Matlab和Python是现今非常流行的编程语言，分别适用于数学计算和科学计算领域。而且都有大量的库可以使用。但是在某些情况下，我们需要同时使用这两种语言。例如，当需要对Matlab处理后的数据进行后续的机器学习分析时，可以借助Python中机器学习库的强大能力。
因此，将Matlab和Python组合使用是很有必要的。届时，Matlab需要调用Python程序，而Python程序需要返回数据到Matlab中。在本文中，我们将介绍如何通过Matlab调用Python程序实现高效编程，以便更好地利用两种语言的优势。
二、Matlab调用Python方法
1、使用系统调用
一种最简单的方式是使用系统调用将Python程序直接作为一个命令行操作来执行。这种方法虽然简单，但不够灵活，也无法直接获得Python程序的返回值。下面是一段演示代码：
cmd = 'python "C:/test.py"'; dos(cmd); %直接在Matlab中执行dos调用
此时，Python程序将作为一个外部命令，在Matlab中通过cmd字符串进行调用，其中“C:/test.py”表示Python程序所在的路径。
2、使用MATLAB Python，Python插件
Matlab具有与Python互动的接口——MATLAB Python。MATLAB Python插件是Matlab中的一个工具箱，它可以与Python安装在同一台计算机上，使Matlab和Python可以进行互动。前提是首先安装Python的工具包——Python Engine，这个工具包可以让Matlab与Python进行通信。
安装完成Python Engine后，就可以在Matlab中调用Python程序。需要注意的是，在Python程序开始时，需要导出Matlab的API。
Matlab 程序：
%通过Matlab Python调用Python程序
python_path='C:Python39python.exe'; %设置 Python 所在路径
if count(py.sys.path,'') == 0
insert(py.sys.path,int32(0),''); %添加默认系统路径
end
%使用 Python 版本 >= 3.6 时使用此更新 API 的新方法
pymodule = py.importlib.import_module('test');
py_temp = pymodule.A; %调用 Python 函数
A = double(py.array.array('d',py.numpy.nditer(py_temp))); % 将 Python "numpy.ndarray" 转换为 double 数组
Python程序：
import numpy as np
import matlab.engine
def test(m,n):
B = np.array([[i+j for i in range(m)] for j in range(n)],dtype=np.float64) #生成一个 m*n 的数组
return B
if __name__ =="__main__":
eng = matlab.engine.connect_matlab() #创建链接对象
eng.workspace['A'] = test(3,4) #将 test 函数返回值存入 "A" 变量
三、Python程序返回值到Matlab
在上面的例子中，Python程序执行的结果还存在Matlab的一个变量A中。可以看到，Python程序的执行结果已经在Matlab中得到了处理。Matlab中的数组完全可以在Python程序中使用。但是，需要注意的是数组的类型和大小需要跨语言保持一致。
除此之外，可以将Python程序的返回值存入一个文件中，供Matlab读取。这种方法比较灵活，在Matlab和Python之间传递数据、文件时最常用。
Python程序将数据保存到文件中，Matlab程序再读取该文件，以完成与Python之间的数据传递。以下是一个示例：
Python程序：
import numpy as np
def test(m, n):
B = np.array([[i+j for i in range(m)] for j in range(n)], dtype = np.float64)
np.savetxt('output.txt', B, fmt = '%.4f')
return
if __name__ =="__main__":
test(3, 4)
Matlab程序：
%读取Python程序保存的文件
data = load ('output.txt');
A = data;
总结
本文介绍了通过Matlab调用Python程序的方法，可以通过系统调用、MATLAB Python和Python插件等方式将两种语言结合起来使用，并且介绍了如何将Python程序的返回值传递到Matlab中。这种方法可以更加高效地使用两种语言的优势。在实际应用中，需要根据实际情况进行选择，尽量使得Matlab和Python的优势得到最大的发挥。