• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Creación de aplicaciones independientes en Matlab

diciembre 7, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En una entrada anterior se ha visto cómo crear aplicaciones gráficas con Matlab. Con esto se puede conseguir que otros usuarios sin conocimientos técnicos puedan acceder a las funcionalidades creadas. Aunque tiene un problema, cada usuario ha de disponer de una licencia de Matlab para ejecutar el código. Para solucionar esto se puede utilizar la toolbox MATLAB Compiler, con la cual se pueden crear aplicaciones independientes en Matlab. A continuación, se explicará cómo usar esta toobox para crear y distribuir aplicaciones.

Creación de la aplicación

Para crear una aplicación con Matlab es necesario disponer de una licencia de MATLAB Compiler e instalar la toolbox. Cuando esta se encuentra instalada se puede acceder a la función mcc con la que se pueden compilar aplicaciones. Para ello se ha de escribir la siguiente línea en la terminal

mcc -m fun.m

Esto creará una versión compilada de la función en un archivo ejecutable. Por ejemplo, en Windows se creará un archivo con extensión exe y en Mac un paquete ejecutable con extensión app. En el caso de que fun.m haga requiera otras funciones el compilador las incluirá automáticamente, salvo que se llamen mediante eval. Desgraciadamente Matlab no ofrece la posibilidad de realizar compilación cruzada. Un programa compilado en Mac solamente se podrá ejecutar en Mac y lo mismo para los compilados en Windows o Linux.

Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
En Analytics Lane
Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey

En Windows al ejecutarse las aplicaciones aparecerá una terminar con la salida. En caso de que no se desee que aparezca se ha de cambiar la opción -m por `-e.

mcc -e fun.m

Publicidad


Inclusión de otros archivos en el paquete compilado

En caso de que se cree aplicaciones en las que se necesitan otros archivos, por ejemplo, datos o imágenes es necesario indicar estos al compilador para que los incluya. Esto también afecta a las funciones que se llaman mediante eval en lugar de directamente. La forma para indicar los archivos a incluir es mediante la opción -a seguido del archivo. Por ejemplo, para incluir una imagen la aplicación se ha se utilizar la siguiente línea.

mcc -m fun.m -a img.jpg

Lo que incluirá el archivo img.jpg dentro del archivo compilado.

Renombrando el archivo ejecutable

El archivo ejecutable no tiene por que tener el mismo nombre que el código. Mediante la opción -o se le puede indicar el nombre del archivo. Por ejemplo, al escribir el siguiente comando

mcc -m fun.m -o myapp

El ejecutable generado tendrá el nombre myapp en lugar de fun.

Publicidad


Distribuyendo el programa a otros usuarios

Una vez compilada la aplicación se ha de enviar esta al usuario final. Antes de ejecutar la aplicación este ha de instalar MATLAB Runtime en su ordenador. Estas librerías se puede descargar en la web de Matlab: MATLAB Runtime.

El MATLAB Runtime es específico para la versión de Matlab en la que se ha compilado. En caso de que exista una versión posterior del MATLAB Runtime esta no ejecuta los compilados generados en versiones anteriores. Por lo que se ha de indicar al usuario final en qué versión de Matlab se ha generado el ejecutable. Afortunadamente, es posible instalar más de una versión a la vez en el mismo ordenador, facilitando trabajar con compilados generados en diferentes versiones.

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo crear aplicaciones independientes con Matlab y distribuirlas a usuarios finales. Esto permite distribuir el trabajo sin que los usuarios finales necesitan disponer de una licencia de Matlab en sus ordenadores.

Imágenes: Pixabay (rawpixel)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas
  • Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
  • Copias de seguridad automáticas en SQL Server con rotación de archivos
  • Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Error npm ERR! code EACCES al instalar paquetes en Node.js: Cómo solucionarlo paso a paso
  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

Publicado en: Matlab

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

octubre 2, 2025 Por Daniel Rodríguez

¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia

septiembre 30, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

septiembre 25, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Comprobar hash SHA-256 o MD5 en Windows, macOS y Linux publicado el noviembre 1, 2023 | en Criptografía, Herramientas
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p publicado el octubre 2, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • NumPy NumPy: Crear matrices vacías en NumPy y adjuntar filas o columnas publicado el enero 11, 2021 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto