Python과 함께 MATLAB 사용하기
MATLAB®은 Python을 포함한 많은 프로그래밍 언어와의 유연한 양방향 통합을 제공합니다. 이를 통해 다양한 팀이 서로 협업하고 생산 소프트웨어와 IT 시스템 내에서 MATLAB 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
Python에서 MATLAB 호출하기
MATLAB Engine API for Python을 사용하면 Python에서 MATLAB을 연산 엔진으로 호출하여 사용할 수 있습니다.
이 API를 사용하면 MATLAB의 데스크탑 세션을 시작하지 않고 Python 환경 내에서 MATLAB 명령을 실행할 수 있습니다. MATLAB Engine API for Python에 대해 자세히 알아보십시오.
MATLAB에서 Python 라이브러리 호출하기
Python으로 작성한 함수와 객체가 있다면 MATLAB에서 이를 바로 호출할 수 있습니다.
따라서 프로그래밍 환경을 전환하지 않고도 MATLAB 안에서 모든 작업을 할 수 있습니다. MATLAB에서 Python 라이브러리 호출하기에 대해 자세히 알아보십시오.
MATLAB 프로그램을 패키징하여 Python으로 확장 배포하기
MATLAB에서 알고리즘과 응용 프로그램을 작성하고 한 번의 클릭으로 패키징하여 공유할 수 있습니다. MATLAB Compiler SDK™를 사용하여 MATLAB 프로그램에서 Python 패키지를 구축할 수 있습니다. 이 패키지는 Python 응용 프로그램과 통합할 수 있으며, 통합된 응용 프로그램은 데스크탑 사용자와 공유하거나 웹 시스템과 엔터프라이즈 시스템에 사용료 없이 배포할 수 있습니다. 컴파일된 MATLAB 프로그램을 Python 응용 프로그램에 통합하는 방법을 자세히 알아보십시오.
MATLAB Production Server™로 MATLAB 프로그램을 배포하여 데이터베이스, 웹, 엔터프라이즈 응용 프로그램으로 구성된 시스템에 동시에 액세스하는 동시에 이를 제공할 수 있도록 MATLAB 프로그램을 확장할 수 있습니다. 이 서버는 Python이 포함된 경량 클라이언트 API 라이브러리와 RESTful/JSON 인터페이스를 통해 사용자의 IT 아키텍처에 통합됩니다.
MATLAB과 Python 간에 딥러닝 모델을 교환할 수 있습니다. 이는 PyTorch®, TensorFlow™ 및 ONNX 모델에서 모델을 가져오고, 단 한 줄의 코드로 신경망을 TensorFlow 및 ONNX로 내보낼 수 있다는 의미입니다. MATLAB 및 Simulink에서 Python 기반 모델을 공동 실행할 수도 있습니다.
MATLAB으로 모델을 가져오면 이를 AI를 위한 모든 MATLAB 내장 툴과 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 툴은 다음과 같은 기능과 앱을 포함합니다.
- 전이 학습
- 설명 가능한 AI 및 검증
- 시스템 수준 시뮬레이션 및 테스트
- 신경망 압축
- 자동 코드 생성을 사용한 타겟 배포
Parquet으로 MATLAB과 Python 간 데이터 전달하기
Apache Parquet을 사용하여 MATLAB과 Python 간에 테이블 형식 데이터를 저장하고 전송할 수 있습니다. MATLAB은 Apache Arrow를 사용하여 Parquet 파일의 데이터를 효율적으로 읽고 쓸 수 있습니다.
자세히 알아보기
Python과 함께 MATLAB을 사용하기 위한 치트 시트
Python에서 MATLAB을 호출하는 방법과 MATLAB에서 Python을 호출하는 방법, Python 패키지를 만드는 방법을 알아볼 수 있습니다.
