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MATLAB®과 Python® 함께 사용하기
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MATLAB에서 Python 호출 | Python에서 MATLAB 호출 | Python 패키지 만들기 |
Python 인터프리터의 설정 및 상태에 액세스: >> pe = pyenv 사용할 버전 지정: >> pe = pyenv("Version",'3.7') Python 모듈 및 함수 호출: py.module _ name.function _ name >> py.math.sqrt(42) 키워드 인수 전달 키워드 인수를 전달하려면 pyargs 사용 >>> foo(5,bar=42) >> py.foo(5,pyargs('bar',42)) 모듈 다시 불러오기 업데이트 후에 모듈 다시 불러오기: >> py.importlib.reload(module) | MATLAB Engine API for Python 설치 ≥ OS 명령 창에서 setup.py 실행 $ cd [matlabroot]/extern/engines/ python $ python setup.py install MATLAB 함수 호출 모듈 가져오기 및 엔진 시작 >>> import matlab.engine >>> eng = matlab.engine.start _ matlab() 엔진을 통해 함수 호출 >>> x = eng.sqrt(42.0) 여러 출력값 캡처 >>> x = eng.gcd(42.0,8.0,nargout=3) 엔진 중지 >>> eng.exit() | MATLAB 함수 패키징 ≥ Library Compiler 앱을 사용하여 MATLAB 함수에 대한 Python 패키지 생성 Python 패키지에서 MATLAB 함수 호출 >>> import PackageName >>> pkg = PackageName.initialize() >>> result = pkg.foo() 패키지 닫기 >>> pkg.terminate() |
데이터형 변환 | 데이터 사이언스 라이브러리 |
Apache Parquet을 사용한 테이블 형식 데이터의 효 율적인 전송 MATLAB에서: >> tbl = parquetread(fname) >> parquetwrite(tbl,fname) Python에서: >>> df = pandas.read _ parquet(fname) >>> pandas.Dataframe.to _ parquet(df) 딥러닝 ≥ TensorFlow-Keras, ONNX 등에 대한 가져오기 툴 을 사용하여 MATLAB에서 프레임워크에 액세스 >> net = importKerasNetwork(model) |
https://www.mathworks.com/solutions/deep-learning/models.html
https://github.com/matlab-deep-learning/MATLAB-Deep-Learning-Model-Hub
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