MATLAB如何调用Python？3步搞定跨语言编程

还在纠结用MATLAB还是Python？其实可以两个都要。2026年，数据科学和工程计算越来越复杂，单一工具常常不够用。MATLAB擅长数值计算和矩阵运算，Python有海量开源库和最新算法。两者结合起来，工作效率能翻倍。下面教你3步实现MATLAB调用Python，直接在MATLAB里跑Python代码。

1. 环境检查：让MATLAB找到你的Python

想调用Python，先得让MATLAB知道你家Python装在哪。用pyversion命令检查：

pyversion

如果配置正确，会显示类似这样的信息：

version: '3.10'executable: 'C:\Python310\python.exe'library: 'C:\Python310\python310.dll'isloaded: 0

isloaded为0表示Python还没加载，执行一句Python代码就能载入：

py.print('Hello')pyversion

这时候isloaded就变成1了。

报错了怎么办？  如果pyversion返回空，说明MATLAB没找到Python。两种解决办法：

• 把Python安装路径加到系统环境变量PATH里
• 直接指定路径：pyversion('C:\Python310\python.exe')

我用Anaconda的用户注意：虚拟环境路径也能这样指定。比如pyversion('D:\Anaconda3\envs\tf\python.exe')，实测有效。

2. 简单调用：直接执行Python语句

环境通了，先试试最直接的玩法——在MATLAB命令行里敲Python语句：

py.print('Hello, Python!')

输出：Hello, Python!

查看Python的sys.path：

py.sys.path

把MATLAB数组转成Python列表：

py.list([1,2,3])

返回：[1.0, 2.0, 3.0]

是不是跟写Python一样顺滑？注意MATLAB的double型数字传过去会变成Python的float。

3. 调用自定义Python函数和类

这才是重头戏。假设你写了一个Python脚本myfun.py，内容如下：

def test():    print('Hello, Matlab!')​def add(a, b):    return a + b

把MATLAB当前目录切换到myfun.py所在文件夹，然后直接调：

py.myfun.test()

输出：Hello, Matlab!

result = py.myfun.add(3, 5)

result的值是8（注意这是Python int，但MATLAB会自动转成double）。

坑：修改Python代码后MATLAB不生效怎么办？  MATLAB会把Python模块缓存起来。改了.py文件，需要强制重载：

clear classes
mod = py.importlib.import_module('myfun');
py.importlib.reload(mod);

执行完这3行，新代码就生效了。我刚开始不知道这个，改了半天函数死活没反应，差点砸电脑。

调用Python类  写一个简单的计数器类myclass.py：

class myclass():
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def add(self):
        self.count += 1
        print('count =', self.count)

MATLAB里这样用：

obj = py.myclass.myclass();
for i = 1:5
    obj.add();
end

输出：

count = 1
count = 2
count = 3
count = 4
count = 5

4. 数据传递：MATLAB和Python之间的类型转换

来回传数据，类型搞不对容易翻车。记住下面几条就行。

MATLAB → Python

举个例子，MATLAB里[1,2,3]传过去变成array.array('d', [1.0, 2.0, 3.0])。如果你习惯用numpy，可以在Python里转一下：

import numpy as np
def my_func(arr):
    np_arr = np.array(arr)   # array.array转numpy数组
    return np_arr.mean()

Python → MATLAB

Python返回的基本类型（int、float、bool、str）MATLAB能直接认。但返回list、dict、自定义对象就需要手动转。

比如Python函数返回字符串：

def get_msg():
    return 'Hello, Matlab!'

MATLAB里收到的是Python str对象，直接显示没问题，但要做字符串操作就得转：

msg = py.myfun.get_msg();
msg_str = string(msg);    % 转成MATLAB string
msg_char = char(msg);     % 或者转成字符数组

返回数组  推荐让Python返回array.array，MATLAB收到后直接double()转换：

import arraydef get_array():    return array.array('d', [1, 2, 3, 4])

a = double(py.myfun.get_array())

a就是[1 2 3 4]，完美。

如果Python那边已经是numpy数组，先转成array.array再返回。别直接传numpy数组，MATLAB认起来很麻烦。

5. 实战案例：用Python的yfinance库拉取股票数据

MATLAB没有现成的免费股票数据接口？借Python的轮子。

先写一个Python脚本stock.py：

import yfinance as yfdef get_price(symbol, period='1d'):    ticker = yf.Ticker(symbol)    hist = ticker.history(period=period)    return hist['Close'].values.tolist()

MATLAB里调用：

prices = py.stock.get_price('AAPL', '5d');price_array = double(py.array.array('d', prices));plot(price_array)

3行代码画出苹果公司最近5天的收盘价曲线。没有MATLAB的Datafeed工具箱？不存在的。

最后总结一下  MATLAB调用Python分三步：先pyversion检查环境，再py.模块名.函数名直接调用，注意数据类型的自动转换和手动处理。修改Python代码后记得reload。这套方法在2026年依然管用，让你同时拥有MATLAB的矩阵运算优势和Python的生态灵活性。下次遇到MATLAB没有现成函数的场景，别自己造轮子了，试试把Python叫过来帮忙。

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