Python 高效地将numpy数组传递给Matlab函数

我正在使用一些调用Matlab函数的python代码。Matlab函数以3D数组作为输入，大小约为87*195*126。我按照本文的建议修改了

mlarray\u sequence.py

。转换为Matlab双数组所花费的时间确实显著减少（~0.4秒）。但是，将数组传递到Matlab函数似乎仍然需要大约10秒，通过如下对每个步骤进行计时可以看出：

将numpy导入为np
导入matlab.engine
导入matlab
从io导入StringIO
从os.path导入abspath、dirname、join
导入时间信息
def test1（）：
start\u time=timeit.default\u timer（）
matlabEngine=matlab.engine.connect_matlab（）
directory=abspath（dirname（_文件__））
matlabFolder=目录
matlabEngine.addpath（matlabFolder）
matlabEngine.cd（matlabFolder）
timepoint=timeit.default\u timer（）
print（'连接matlab的运行时间为{}秒'。格式（时间点-开始时间））
img=np.rand.rand（87195126）
timepoint1=timeit.default\u timer（）
imgMatlab=matlab.double（img）
timepoint2=timeit.default\u timer（）
print（'创建matlab数组所用的时间为{}秒'。格式（timepoint2-timepoint1））
out=StringIO（）
err=StringIO（）
test2（imgMatlab，stdout=out，stderr=err）
打印（out.getvalue（））
打印（err.getvalue（））
timepoint3=timeit.default\u timer（）
print（'matlab脚本的运行时间为{}秒'。格式（timepoint3-timepoint2））
test1（）

函数结果=test2（img）
抽搐
结果=1；
toc

输出为：

Elapsed time for connecting matlab is 0.0893801 sec
Elapsed time for creating matlab array is 0.40231419999999996 sec
Elapsed time is 0.000603 seconds.
Elapsed time for matlab script is 10.4323424 sec

[Done] exited with code=0 in 11.491 seconds

那么，有没有办法减少将数组传递给matlab函数所花费的时间呢

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注意：在我运行脚本之前，我已经通过键入

matlab.engine.shareEngine

共享了matlab会话。

您是否已经运行了共享的matlab会话？我想不会，所以功能中的大部分时间可能都花在启动发动机上。在函数外部启动Matlab会话，并保持python实例打开（例如

python-i yourfile.py

）可能是一个更好的主意。初始化Matlab引擎后，轻松检查是否添加

split_time

，而不是检查函数中占用最多时间的内容。@rinkert Yes，在运行脚本之前，我已经通过键入

matlab.engine.shareEngine

共享了maltab会话。所以启动时间不应该太长。你能通过计时来验证吗？@rinkert你是说连接到matlab的时间吗？我已经更新了上面的代码，您可以看到连接到matlab只需要0.08秒。这10.43秒花在matlabEngine.test2（imgMatlab，stdout=out，stderr=err）行上，它在matlab中基本上不起任何作用。。