前言
因为项目需要，需要批处理很多Matlab的.m文件，从每个文件中提取结果合并到一个文件中。 很明显，如果手工统计，几百个文件会累死的。 因此立即想到了Python在批处理方面的优势，因此就在网上找了相关资料，实现了想要的功能，这里简单记录一下。
一、环境准备
首先电脑上要有Matlab，而且不能太老，比如Matlab 7.0可能就不行。 在电脑Matlab的安装目录下，依次找到MATLAB\R2015b\extern\engines\python，例如我电脑上的路径是D:\Program Files\MATLAB\R2015b\extern\engines\python。 在这个目录下有个setup.py。在命令行中安装这个脚本，正常就可以成功了。
然后就可以在Python中import了，这个包的名字就叫”matlab”。
二、简单示例
下面的代码简单演示了在Python中调用了Matlab的sqrt()函数并返回结果。说明了调用的主要步骤，同时加入了计时的代码，记录每个过程的耗时。
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# coding=utf-8
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import matlab.engine
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import time
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# 第一步，初始化Matlab的Runtime
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t1 = time.time()
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eng = matlab.engine.start_matlab()
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t2 = time.time()
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-
# 第二步，调用Matlab函数
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res1 = eng.sqrt(
16.0)
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t3 = time.time()
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res2 = eng.
abs(-
8.6)
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t4 = time.time()
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# 第三步，退出Runtime
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eng.quit()
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t5 = time.time()
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print
type(res1), res1
-
print
type(res2), res2
-
print
"Initial time", t2 - t1
-
print
"Running time1", t3 - t2
-
print
"Running time2", t4 - t3
-
print
"Quit time", t5 - t4
可以看到，程序输出了和在Matlab中调用函数一样的格式ans=…。同时可以发现，与C# & Matlab混合编程类似，程序运行最耗时的就是Runtime的初始化。 不同的运算耗时的差别与初始化耗时相比可以忽略不计。同时Runtime只要初始化一次，第二次调用函数时就不需要再初始化了。这些都和C#的接口是一样的。
三、更复杂的示例
很明显，我们好不容易用Python调Matlab肯定不是想简单做个开方、取绝对值的运算的，要不然直接Python就可以实现，何必杀鸡焉用牛刀。 比如调用我们自己编写的.m文件中的函数等等。下
1.调用.m文件
首先新建一个m文件，并起名为triangle.m，用于计算三角形面积。如下。
并且将这个m文件放在py文件同一路径下，然后在Python中可以这样调用。
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# coding=utf-8
-
import matlab.engine
-
-
eng = matlab.engine.start_matlab()
-
eng.triangle(nargout=
0)
-
eng.quit()
结果如下。
控制台中像Matlab一样输出了结果。 但有几点需要注意。首先nargout=0的含义是表示返回值为空。尽管控制台打印出了结果，但并不会返回给Python。 如果没有这个参数，程序会报错。同时m文件必须和脚本文件在同一目录下才能运行。而eng后面的内容就是m文件的名字。
2.调用自定义函数
把之前的m文件少做修改，编程Matlab函数，如下。
Python调用代码如下：
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# coding=utf-8
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import matlab.engine
-
-
eng = matlab.engine.start_matlab()
-
ans = eng.triangle(
2.3,
9.1)
-
print ans
-
eng.quit()
这里用变量ans接收了返回值，下一步就可以继续用于其它操作了。 这里也有需要注意的地方。需要记住的是eng后面的依然是m文件的名字而不是函数的名字。 这里就涉及到Matlab中函数的命名规范问题了。一般情况下函数名与m文件名保持一致。 但如果不一致，在Python中经过测试也可以，但最好保持一致。
对于多返回值函数，可以在Matlab中组成一个矩阵，直接返回这个矩阵，然后在Python中再解析。 或者指定返回值个数。
不过需要注意的是，例如Matlab返回了一个a = [[1 2 3]]的矩阵，但直接获取a[0]是错的。因为Matlab返回的是一个二维矩阵，所以矩阵其实是1×3。 所以应该按照行列的方式读取，写成a[0][0]。
在Python中创建Matlab矩阵也很简单。代码如下：
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# coding=utf-8
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import matlab.engine
-
-
A = matlab.int8([
1,
2,
3,
4,
5])
-
print
type(A), A.size, A
输出结果如下：
3.绘图测试
代码如下。
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#coding=utf-8
-
import matlab.engine
-
-
-
def
plot_test(
eng):
-
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--')")
-
-
-
eng = matlab.engine.start_matlab()
-
plot_test(eng)
-
# 需要让程序在这暂停，类似于C++里的system('pause')，不然Figure一闪而过
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# 按任意键退出
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raw_input()
-
eng.quit()
运行结果如下。
首先，对于一些简单的命令，如max、min、power、sqrt等，我们直接可以eng.xxx()来完成。 但对于如绘图等稍微复杂的命令，我们就可以使用eng.eval()函数来完成。 其中参数是我们拼接的需要执行的字符串，如“plot(data(:,1),’ro-‘)”等。这样程序在运行时就会调用Matlab执行这一行语句。 所以其实同理，我们完全可以把之前的例子写成eng.eval("sqrt(16.0)",nargout=0)，控制台会输出结果4。 或者全部用eval()函数来写Matlab命令，不与Python进行数据交互，只是调用Matlab。 在使用eval()时需要注意返回值的问题。如果没有返回值，别忘了加上一句nargout=0。
以上只是很少一部分混合编程的相关知识，只是项目中用到的部分。其实还有很多东西可以学习，更多有关Python Matlab混合编程的说明可以参考官方文档。 看到网上还有一种Matlab的调用方式，直接pip install mlab，然后直接import mlab就可以了，但是没有尝试，因此这里不多介绍了。
三、项目相关
最后简单说一下项目相关的东西。项目中的需求是，有很多.m文件分布在许多文件夹中，需要获取到某一路径下的全部m文件。 然后获取m文件中矩阵的相关统计值。最后再将各个m文件的统计结果汇总在一个m文件中。 因此使用了Python的os模块遍历文件夹，获取所有m文件的路径，然后根据指定的规则对m文件进行重写，并输出成新的m文件放在脚本目录下。 最后通过Python调用Matlab运行m脚本，输出结果到Python中，Python集中汇总输出。
这里的关键点之一是由于各个m文件的文件名是不同的，因此eng.xxx()是没有办法在运行前写死的。 必须根据读取的文件名动态生成Python语句然后运行。这对于传统编译型语言可能很难实现，但对Python解释型语言很容易实现。 在Python中有exec()函数可以实现这个需求，其中参数是需要执行的代码字符串。 项目部分代码如下：
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def
joinCode(
new_names):
-
codes = []
-
for item
in new_names:
-
codes.append(
"res = eng." + item +
"()")
-
return codes
-
-
-
def
execMatlab(
codes, exs, ex2s, eys, ey2s):
-
eng = matlab.engine.start_matlab()
-
for code
in codes:
-
exec code
-
exs.append(res[
0][
0])
-
ex2s.append(res[
0][
1])
-
eys.append(res[
0][
2])
-
ey2s.append(res[
0][
3])
-
eng.quit()
项目中首先调用joinCode()函数根据new_names列表动态生成代码字符串存放在codes中。 然后调用execMatlab()函数依次执行每条语句。这里的res看似并没有在代码中定义，而且在IDE中确实也会报错，说未定义。 但是其实它是在动态执行的代码中定义的，因此执行时是不会报错的。
顺带提一下，在Python中，执行系统命令调用的是os.system()函数。参数就是需要执行的代码。 而且这个函数对于Windows和Linux都适用，是跨平台的。类似于os.walk()等内置函数，都是抽象后的与系统无关的函数。 下面的代码是用于执行动态系统代码的例子：
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def
exeCMD(
cmds):
-
for i
in
range(cmds.__len__()):
-
print
"\n---------------------------------------------------------------------"
-
print
"Executing:", cmds[i]
-
os.system(cmds[i])
-
print
"---------------------------------------------------------------------\n"
-
print
"**********", ((i +
1) *
1.0 /
len(cmds)) *
100,
"% finished.**********"
-
print
"**********100 % finished.**********"
最后，可以import platform包，可以获取系统类型。如下函数是判断当前是什么系统，从而自动决定是使用哪种路径分隔符。
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def
getOSType():
-
sysstr = platform.system()
-
if (sysstr ==
"Windows"):
-
separator =
"\\"
-
elif (sysstr ==
"Linux"):
-
separator =
"/"
-
return separator
转载：https://blog.csdn.net/u010329292/article/details/128755400