📌 개요
MATLAB과 Python은 데이터 분석, 머신러닝, 신호 처리, 과학 계산 등에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
MATLAB은 수학적 연산과 시뮬레이션에 강점을 가지며, Python은 오픈소스 생태계와 머신러닝 프레임워크에서 강력한 기능을 제공합니다.
MATLAB과 Python을 연계하여 사용하면 두 언어의 장점을 극대화할 수 있습니다.
이 글에서는 MATLAB과 Python을 함께 사용하는 방법과 주요 연동 방식을 소개합니다.
📌 목차
- MATLAB과 Python 연계 사용의 필요성
- MATLAB과 Python 연동 방법 개요
- MATLAB에서 Python 코드 실행 방법
- Python에서 MATLAB 코드 실행 방법
- MATLAB과 Python 간 데이터 교환
- MATLAB과 Python 연계 활용 사례
- 결론
1. MATLAB과 Python 연계 사용의 필요성
MATLAB과 Python을 함께 사용하는 이유는 다음과 같습니다.
✅ MATLAB의 장점
- 수학적 연산 및 행렬 연산 최적화 (선형대수, 시뮬레이션, 신호 처리)
- GUI 기반 편리한 개발 환경 제공
- Simulink 등 강력한 시뮬레이션 도구 포함
✅ Python의 장점
- 오픈소스 생태계 및 라이브러리 다양성 (NumPy, TensorFlow, PyTorch 등)
- 데이터 과학, 머신러닝 프레임워크와의 강력한 통합
- 확장성과 호환성이 뛰어나며, 다양한 API 연동 가능
💡 결론:
➡️ MATLAB의 강력한 수치 계산 기능과 Python의 유연성을 결합하면 더 강력한 분석 환경을 구축할 수 있음!
2. MATLAB과 Python 연동 방법 개요
MATLAB과 Python을 연계하는 방법은 크게 두 가지가 있습니다.
| 연동 방식 | 설명 |
|---|---|
| MATLAB에서 Python 코드 실행 | MATLAB 내에서 py 모듈을 사용하여 Python 코드를 실행 |
| Python에서 MATLAB 코드 실행 | matlab.engine을 사용하여 Python에서 MATLAB 함수 호출 |
| 데이터 파일을 이용한 연동 | .mat 파일, CSV, JSON 등을 사용하여 데이터 교환 |
3. MATLAB에서 Python 코드 실행 방법
MATLAB에서 Python 코드를 실행하려면 py 모듈을 사용하면 됩니다.
🔹 1) Python 환경 설정
MATLAB이 Python을 인식하도록 설정해야 합니다.
<matlab>% Python 버전 확인 (설치된 Python 경로 출력)
pyenv
💡 Python이 설치되지 않았다면 Python 공식 사이트에서 설치 후 진행하세요.
🔹 2) MATLAB에서 Python 코드 실행
Python의 함수를 MATLAB에서 직접 실행할 수 있습니다.
<matlab>% Python의 math 모듈 사용
py.math.sqrt(16) % 결과: 4.0
Python에서 numpy 라이브러리를 활용할 수도 있습니다.
<matlab>% NumPy 배열 생성 및 사용
np = py.importlib.import_module('numpy'); % NumPy 모듈 불러오기
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]); % NumPy 배열 생성
disp(arr)
🔹 3) MATLAB에서 Python 스크립트 실행
Python 코드를 별도의 .py 파일로 저장하고 MATLAB에서 실행할 수도 있습니다.
<python># example.py (Python 파일)
def add_numbers(a, b):
return a + b
MATLAB에서 Python 스크립트를 실행하는 방법:
<matlab>result = py.example.add_numbers(5, 10) % 결과: 15
4. Python에서 MATLAB 코드 실행 방법
Python에서 MATLAB을 호출하려면 matlab.engine 모듈을 사용합니다.
🔹 1) MATLAB Engine API 설치
먼저 Python에 MATLAB 엔진을 설치해야 합니다.
<bash>cd "C:\Program Files\MATLAB\R2023b\extern\engines\python"
python setup.py install
🔹 2) Python에서 MATLAB 실행
MATLAB 엔진을 Python에서 실행하여 MATLAB 코드를 호출할 수 있습니다.
<python>import matlab.engine
# MATLAB 엔진 시작
eng = matlab.engine.start_matlab()
# MATLAB에서 sqrt 함수 실행
result = eng.sqrt(25)
print(result) # 출력: 5.0
# MATLAB 엔진 종료
eng.quit()
🔹 3) Python에서 MATLAB 스크립트 실행
MATLAB 스크립트(.m 파일)를 Python에서 실행할 수도 있습니다.
MATLAB 스크립트 (example.m):
<matlab>function result = add_numbers(a, b)
result = a + b;
end
Python 코드:
<python>import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
result = eng.add_numbers(10, 20)
print(result) # 출력: 30
eng.quit()
5. MATLAB과 Python 간 데이터 교환
MATLAB과 Python 간에 데이터를 주고받는 방법은 다음과 같습니다.
🔹 1) .mat 파일을 이용한 데이터 저장 및 불러오기
MATLAB → Python 데이터 저장
<matlab>data = struct('value', [1, 2, 3, 4, 5]);
save('data.mat', 'data'); % 데이터를 .mat 파일로 저장
Python에서 MATLAB 데이터 불러오기
<python>import scipy.io
mat_data = scipy.io.loadmat('data.mat')
print(mat_data['data']) # MATLAB의 struct 데이터 출력
🔹 2) CSV 파일을 이용한 데이터 공유
MATLAB에서 CSV 파일 저장
matlab복사편집data = [1, 2, 3; 4, 5, 6];
csvwrite('data.csv', data);
Python에서 CSV 파일 불러오기
<python>import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)
print(df)
6. MATLAB과 Python 연계 활용 사례
MATLAB과 Python을 연계하여 사용할 수 있는 대표적인 사례는 다음과 같습니다.
| 활용 사례 | 설명 |
|---|---|
| 머신러닝 모델 학습 | Python의 TensorFlow/PyTorch에서 모델을 학습하고, MATLAB에서 결과 분석 |
| 신호 처리 및 시뮬레이션 | MATLAB의 DSP 기능과 Python의 신호 처리 라이브러리(Numpy, Scipy) 결합 |
| 데이터 시각화 | MATLAB에서 복잡한 데이터 연산 후, Python의 Seaborn/Matplotlib으로 시각화 |
| 자동화 및 최적화 | Python에서 크롤링한 데이터 → MATLAB에서 분석 및 시뮬레이션 |
💡 MATLAB의 수학 연산 + Python의 머신러닝 및 데이터 시각화 기능을 조합하면 강력한 분석 환경 구축 가능!
7. 결론
MATLAB과 Python을 함께 사용하면 수학 연산, 데이터 분석, 머신러닝, 신호 처리 등 다양한 분야에서 강력한 시너지 효과를 낼 수 있습니다.
✅ MATLAB에서 Python 코드 실행 → py 모듈 활용
✅ Python에서 MATLAB 코드 실행 → matlab.engine 사용
✅ 데이터 교환 → .mat 파일, CSV 파일 활용
✅ 활용 사례 → 머신러닝, 데이터 분석, 시뮬레이션, 신호 처리
🚀 MATLAB과 Python을 연계하여 더욱 강력한 데이터 분석 및 AI 개발 환경을 구축해보세요! 😊