В этом руководстве мы рассмотрим, как можно без проблем запускать код в стиле MATLAB внутри Python, подключив Octave через библиотеку oct2py. Мы настроим среду в Google Colab, обменяемся данными между NumPy и Octave, напишем и вызовем файлы с расширением .m, визуализируем графики, созданные в Octave, внутри Python и даже поработаем с инструментальными панелями, структурами и файлами .mat.
Настройка среды
Мы начнём с настройки Octave и необходимых библиотек в Google Colab, убедившись, что у нас есть пакеты Octave-Forge и зависимости Python. Затем мы инициализируем сеанс Oct2Py и определим вспомогательную функцию, чтобы мы могли отображать графики, созданные в Octave, непосредственно в нашем рабочем процессе Python.
Основные операции
Мы тестируем мост между Python и Octave, выполняя базовые матричные операции, разложение на собственные значения и тригонометрические вычисления непосредственно в Octave. Затем мы обмениваемся массивами NumPy с Octave для выполнения сверточного фильтра и проверяем его форму.
Работа с ячейками и структурами
Мы демонстрируем, как передавать списки Python в Octave в виде массивов ячеек, создавать структуру и извлекать её обратно в Python для беспрепятственного обмена данными.
Написание и вызов файлов .m
Мы пишем собственный файл gradient_descent.m в Octave, вызываем его из Python с nout=2 и подтверждаем, что мы восстанавливаем разумные веса и уменьшающуюся потерю. Затем мы визуализируем затухающий синусоидальный график в автономном режиме в Octave и отображаем сохранённый PNG-файл в нашем блокноте Python.
Пакеты (signal/control)
Мы загружаем пакеты signal и control, чтобы спроектировать фильтр Баттерворта в Octave и визуализировать отфильтрованный сигнал обратно в Python.
Обработчики функций
Мы работаем с обработчиками функций, оценивая анонимную квадратичную функцию внутри Octave и, для надёжности, определяем именованную quadfun.m, которую вызываем из Python, показывая как вызовы на основе дескрипторов, так и вызовы на основе файлов в одном потоке.
Ввод-вывод данных .mat
Мы обмениваемся файлами .mat между Python и Octave, подтверждая, что данные передаются в обе стороны без проблем.
Обработка ошибок
Мы тестируем обработку ошибок, перехватывая ошибку Octave как исключение Python.
Простой бенчмарк Octave
Мы сравниваем векторную сумму и сумму в цикле в Octave, показывая преимущество векторизации.
Многофайловый конвейер
Мы строим многофайловый конвейер, который применяет фильтрацию и обнаружение огибающей, возвращая ключевые статистические данные в Python.
В заключение мы видим, как можно интегрировать функции MATLAB/Octave, совместимые с MATLAB, непосредственно в Python и Colab. Мы успешно тестируем обмен данными, пользовательские функции, построение графиков, использование пакетов и бенчмаркинг производительности, демонстрируя, что мы можем смешивать рабочие процессы MATLAB/Octave с Python, не выходя из нашего блокнота.
Проверьте полные коды здесь.
GitHub: [GitHub Page for Tutorials, Codes and Notebooks](https://github.com/)
Twitter: [Twitter](https://twitter.com/)
Reddit: [100k+ ML SubReddit](https://www.reddit.com/)
Newsletter: [Newsletter](https://www.marktechpost.com/subscribe/)
The post Run MATLAB-Style Code Inside Python by Connecting Octave with the oct2py Library appeared first on MarkTechPost.
1. Какие основные шаги включает в себя настройка среды для запуска кода в стиле MATLAB внутри Python с помощью подключения Octave через библиотеку oct2py?
Ответ: настройка включает в себя установку Octave и необходимых библиотек в Google Colab, инициализацию сеанса Oct2Py, определение вспомогательной функции для отображения графиков, созданных в Octave, непосредственно в рабочем процессе Python.
2. Какие основные операции можно выполнять при подключении Octave через библиотеку oct2py?
Ответ: при подключении Octave через библиотеку oct2py можно выполнять базовые матричные операции, разложение на собственные значения, тригонометрические вычисления, обмен массивами NumPy с Octave для выполнения свёрточного фильтра, а также другие операции, совместимые с MATLAB.
3. Какие типы данных можно передавать между Python и Octave при использовании библиотеки oct2py?
Ответ: при использовании библиотеки oct2py можно передавать списки Python в Octave в виде массивов ячеек, создавать структуры и извлекать их обратно в Python, а также обмениваться файлами .mat между Python и Octave.
4. Какие преимущества даёт интеграция функций MATLAB/Octave в Python и Colab?
Ответ: интеграция функций MATLAB/Octave в Python и Colab позволяет смешивать рабочие процессы MATLAB/Octave с Python, не выходя из блокнота. Это упрощает обмен данными, использование пользовательских функций, построение графиков, применение пакетов и бенчмаркинг производительности.
5. Какие примеры использования библиотеки oct2py приведены в статье?
Ответ: в статье приведены примеры написания и вызова файлов .m, работы с ячейками и структурами, загрузки пакетов signal и control для проектирования фильтра Баттерворта, работы с обработчиками функций, ввода-вывода данных .mat, обработки ошибок и простого бенчмарка Octave.