问题描述
我有一个保存协方差数据的数据框，因此我们有一个方阵。我将此数据帧转换为 numpy，然后列出如下，以便我可以将它与 matlab api 一起使用：
import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
covdata_list = covdata.values.tolist()
covdata_MATLAB = matlab.double(covdata_list)
然后我使用 matlab api 从 python 创建一个匿名函数，如下所示，这是有史以来最简单的任务：
eng.eval(f"obj_func = @(x) x;",nargout=0)
到目前为止一切都很好，但是当我发送以 MATLAB 格式翻译的协方差数据时，即 covdata_MATLAB 会发生以下情况：
returns = eng.eval(f'obj_func({covdata_MATLAB})',nargout=1)
eng.size(returns)
>>>> matlab.double([[1.0,15625.0]])
虽然：
eng.size(covdata_MATLAB)
>>>> matlab.double([[125.0,125.0]])
正如我们所见，它好像“拉平”了协方差并产生了一个 1 X (125*125) 的行向量。
是否有解决方法或我遗漏了什么？
解决方法
这不是上述问题的确切解决方案，但 - 我想说 - 而是一种解决方法，在我的情况下并考虑到我的编程目标。
因此，我们的目标是将变量传递给 MATLAB，而无需重新调整矩阵的形状/大小。
-
我想做什么以及我得到的输出：
returns = eng.eval(f'obj_func({covdata_MATLAB})',nargout=1) eng.size(returns) >>>> matlab.double([[1.0,117649.0]])
（117649.0 对应于 343x343，用于此示例的方阵；在初始 Q 我使用 125x125 因此使用 15625.0，我希望这很清楚）
-
我现在所做的一切都有合适的大小：
covdata_MATLAB = matlab.double(covdata_list) eng.size(covdata_MATLAB) >>>> matlab.double([[343.0,343.0]]) eng.workspace['covariance'] = covdata_MATLAB
如果我现在查看工作区，我可以看到以下内容：
这对我来说很方便，但对其他人来说可能不是解决方案。
调用时的最终结果：
returns = eng.eval(f'obj_func(covariance)',nargout=1) #be careful now you have to use the variable name defined in the MATLAB workspace,i.e covariance and not covdata_MATLAB
eng.size(returns)
>>>> matlab.double([[343.0,343.0]])