技术标签： 经验总结 matlab python mlab API matlab.engine
我自己的有些数据结构涉及到hash查找，在python中key是tuple形式，在matlab中支持hash查找的数据结构只有containers.Map()，并不能支持cell作为key。
尝试过把向量转为string，但是num2str和str2mat的效率不高，containers.Map()的查找耗时也非常的长，所以只好作罢。
后来发现可以用python通过matlab的API直接调用matlab的函数参与运算，朋友的经验说矩阵运算都交给matlab来计算就很快了。
但是摸索过程中发现一些问题，在网络上基本找不到，自己全靠摸索发现解决方式，写在这里，如果能给大家带来帮助，那就很好了。
这里以py2.7和Spyder的anaconda为例。
这个包直接搜索到官网上下载即可。也可以尝试pip，我已经忘了当时怎么装上的了。
装好之后，使用示例如下：
from mlab.releases import latest_release as matlab
import os
path = os.getcwd()
mat.path(mat.path(),path) # 添加当前脚本所在路径到matlab的环境中
......
所有的matlab（包括自定义函数）的可以通过matlab.xxxx()的方式调用。
matlab中的所有变量都是矩阵形式的，到python中会自动转为numpy的array形式，非常方便。
这是最大的BUG！那就是自定义函数在通过mlab在python中调用之后，就好像编译只读了一样，此后对.m文件的任何修改都不起作用，不管是重新启动python的kernel、重新启动spyder、重新import mlab、删除.m文件重建同名函数.m文件，都行不通。删除了.m文件，python报错，除非重新命名一个新函数后调用，那么这个新函数同样面临无法修改的问题。
除非重启电脑。
因此我选择了另一个方式，也是matlab官网介绍的方式。
d: –>cd D:\Program Files\MATLAB\R2016b\extern\engines\python，即切换路径到matlab的python的setup.py下#coding=utf-8
import matlab.engine
from numpy import *
if __name__ == '__main__':
eng = matlab.engine.start_matlab()
A = matlab.double([[1,2],[5,6]])
print(type(A),A.size,A)
print(eng.eig(A))
eng.quit()
pass
这是matlab官方介绍的方法，不会出现mlab的那种问题，可以边写程序边调试没问题了。
使用的变量中有许多的matlab类，其中一些在spyder的Variable explorer中无法显示，必须人为打印。
另外就是必须注意python变量类型和matlab变量类型的对应关系，matlab给出了一张表：Pass Data to MATLAB from Python。
我习惯上会把变量以list的方式 [1,2,3] 传入到matlab的函数中，这样matlab里面实际认为是cell，调试中遇到了很多次，实际上如果只传数值到函数中，需要在python中将变量设置为 matlab.double([1,2,3]) 传入才正常。
matlab.double类型的变量，可以通过numpy.asarray方式转为array类型的变量，方便在python中处理。nargout=n，如果n与返回的个数不一致，python会报错。matlab.engine更好用。文章浏览阅读1.3k次，点赞40次，收藏19次。虽然你不能直接计算每个房间的人数，但通过马尔科夫链的蒙特卡洛方法，你可以从任意状态（房间）开始采样，并最终收敛到目标分布（人数分布）。然后，根据一个规则（假设转移概率是基于房间的人数，人数较多的房间具有较高的转移概率），你随机选择一个相邻的房间作为下一个状态。比如在巨大城堡，里面有很多房间，找到每个房间里的人数分布情况（每个房间被访问的次数），但是你不能一次进入所有的房间并计数。但是，当你重复这个过程很多次时，你会发现你更有可能停留在人数更多的房间，而在人数较少的房间停留的次数较少。_马尔科夫链期望怎么求
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