# could be anything from: latest_release, R2014b, ..., R2006a
# makes no difference :)
from mlab.releases import R2014a as matlab
# show MATLAB version
print "MATLAB version: ", matlab.version()
print matlab.matlabroot()
# compute SVD of a NumPy array
import numpy as np
A = np.random.rand(5, 5)
U, S, V = matlab.svd(A, nout=3)
print "S = \n", matlab.diag(S)
# compare MATLAB's SVD against Scipy's SVD
U, S, V = np.linalg.svd(A)
print S
# 3d plot in MATLAB
X, Y, Z = matlab.peaks(nout=3)
matlab.figure(1)
matlab.surf(X, Y, Z)
matlab.title('Peaks')
matlab.xlabel('X')
matlab.ylabel('Y')
matlab.zlabel('Z')
# compare against matplotlib surface plot
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='jet')
ax.view_init(30.0, 232.5)
plt.title('Peaks')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
您说的没错,find_available_releases()没有编写。两种解决方法
在中添加以下函数matlabcom.py如matlabpipe.py在
如果你看到了mlabraw.py公司文件,下面的代码将给你一个清楚的想法,为什么我要说这个!在
^{pr2}$我浏览了一下代码,我不认为所有的README文件及其文档都与实际实现的内容匹配。它似乎主要是从原始的^{} 项目复制的。在
这令人困惑,因为
mlabwrap
是使用C extension module与{a4}交互来实现的。然而,mlab
代码似乎已经用纯Python实现代替了这一部分,作为MATLAB桥的后端。它来自"Dana Pe'er Lab",根据平台的不同,它使用两种不同的方法与MATLAB交互(Windows上的COM/ActiveX和Linux/Mac上的pipes)。在既然我们了解了后端是如何实现的,那么就可以开始查看导入错误了。在
注意:Linux/Mac部分的代码tries to find是MATLAB可执行文件中一些硬编码的固定位置,并允许在不同版本之间进行选择。在
然而,您在Windows上工作,并且代码并没有真正实现在这个平台的MATLAB版本之间进行选择的任何方式(因此所有的方法,如}在Windows上都是无用的)。最后,COM对象是created as:
discover_location
和{作为explained here,ProgID
matlab.application
不是特定于版本的,它将简单地使用registered作为默认的matlabcom服务器。我们可以显式地指定我们想要的MATLAB版本(假设您有多个安装),例如matlab.application.8.3
将选择matlabr2014a所以要修复代码,IMO最简单的方法就是去掉所有关于多个MATLAB版本的逻辑(在Windows part of the code中),让它按原样创建matlabcom对象。我没有尝试过,但我不认为这太牵扯。。。祝你好运!在
编辑:
我下载了这个模块,并设法让它在Windows上运行(我使用的是python2.7.6和matlabr2014a)。以下是更改:
^{pr2}$首先,我添加了缺少的
find_available_releases
函数。我这样做是为了让它报告所有的MATLAB版本都是可用的(就像我上面解释的,这并不重要,因为COM对象的创建方式)。一个更好的修复方法是使用Windows注册表检测已安装/注册的MATLAB版本(检查键HKCR\Matlab.Application.X.Y
,并在HKCR\CLSID
中跟踪它们的CLSID)。这样你就可以真正地选择和选择运行哪个版本。在我还修复了两个不相关的错误(一个是作者忘记了函数的返回值,另一个是不必要地创建了两次包装器对象)。在
注意:在测试期间,每次调用脚本时不启动/关闭MATLAB实例可能会更快。这就是为什么我在
close
函数中注释了self.eval('quit();')
。这样,您就可以使用matlab.exe -automation
(只执行一次),然后在不关闭会话的情况下重复使用会话。完成后只需终止进程:)下面是一个Python示例来测试模块(我还展示了与NumPy/SciPy/Matplotlib的比较):
试验_mlab.py公司
以下是我得到的输出:
编辑2:
以上更改已被accepted合并为
mlab
。在相关问题 更多 >
编程相关推荐