matlab調用python整理（2）：一些數據類型轉換

數據類型 - MATLAB & Simulink - MathWorks 中國可以查看官方文檔http://cn.mathworks.com/help/matlab/python-data-types.html

我目前試過的是 matlab向python傳參時，只能傳 行向量和數值，矩陣、列向量、稀疏矩陣不可以。

在python內進行計算後，將值返回到matlab時，向量是以py.array的形式返回，只能作為標量，不可以索引，但是官方文檔里有寫，一些類型可以支持強制轉換，比如直接轉為double類型，例如matlab裡面的a=[1,2,3,4]。

matlab代碼：

if count(py.sys.path,) == 0 insert(py.sys.path,int32(0),);endA=[1,2,3,4];b=[3,4,5,6];result=py.mytestfor.ttllee11(A,b)result1=double(result)

python代碼：mytestfor.py

import numpy as npdef ttllee11(A,b): xv=A+b return xv

運行結果如下

利用Python做了對A和b函數的拼接

另外，python有用到from numpy import *做矩陣計算，返回值不可強制類型轉換，使用了如下語句，將numpy類型的xdash轉換為double類型的data_x。

data_x = double(py.array.array(d,py.numpy.nditer(x_dash)))

此外，matlab稀疏矩陣的A_dash=sparse（i,j,data,N,N）可用如下語句做逆過程

[ i, j ] = find( A_dash ~= 0 );

data=nonzeros(A_dash);

N目前沒有找到方法，但是作為一個數值，可以在生成稀疏矩陣時候記錄下來，後面作為參數傳遞。

python的A_dash=csr_matrix((data, (i, j)), shape=(N, N))與sparse等效。

x=rand(16) %生成16*16的隨機矩陣

x=floor(unifrnd(1,9,25,25)) %生成25*25的隨機矩陣，矩陣內的值為1到9隨機。

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