• 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
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

Usar Python desde Matlab

Scikit-Learn

noviembre 29, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Una de las capacidades menos conocidas de Matlab es la posibilidad de ejecutar directamente código Python desde la consola o un script. Accediendo a ellas de una forma completamente transparente. Lo que permite ampliar rápidamente las capacidades de Matlab con todas las funciones o librerías que existen en Python. En esta entrada se va a mostrar cómo hacer para llamar funciones de Python desde Matlab.

Llamar funciones de Python desde Matlab

La forma de acceder a las funciones u objetos de Python en Matlab es mediante el paquete py. Siendo las propiedades de este paquete las funciones y paquetes de Python. Así, para llamar a una función de Python solamente se tiene que escribir esta como una propiedad de py. Por ejemplo, para imprimir el mensaje “Hola Python” solamente se tiene que escribir la siguiente línea

py.print('¡Hola Python!')

Por otro lado, para acceder a las funciones de una librería de Python no es necesario importar esta, ya que las instaladas son una propiedad de py. Así para comprobar la versión de Python que se está utilizando se puede usar.

py.sys.version
  Python str with no properties.

    2.7.16 (default, Oct 17 2019, 17:14:30) 
    [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 11.0.0 (clang-1100.0.32.4) (-macos10.15-objc-s

Cambiar la versión de Python empleada en Matlab

En el ejemplo anterior se ha visto que Matlab usa por defecto la instalación de Python del sistema. En el caso de las versiones actuales de macOS Python 2.7. Pero se puede modificar para llamar a cualquier otra instalación. Por ejemplo, una distribución de Anaconda. Obteniendo de esta manera el acceso a todos los paquetes que se instalan por defecto en esta distribución como scikit-learn.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

La función de Matlab para cambiar las opciones es pyversion(). Una función que solamente se puede llamar desde si no se ha utilizado Python previamente en la sesión. Por lo que en nuestro caso es necesario reiniciar Matlab. Una vez reiniciado Matlab simplemente se tiene que pasar como parámetro la ruta a la instalación de Python.

pyversion('/anaconda/bin/python'),

A partir de ahora la instalación de Python que usará Matlab será la que le hemos indicado en la ruta. Por ejemplo, se podrá crear un objeto KMeans simplemente escribiendo:

py.sklearn.cluster.KMeans()

Publicidad


Llamar a funciones en archivos de Python

Otra opción, que posiblemente sea la más interesante, es llamar a código que se tenga en Python. Permitiendo reutilizar el trabajo realizado en Matlab. Para lo que se tiene que guardar el código en un archivo con extensión py, archivo que pasa a ser una propiedad del paquete py. Por ejemplo, se puede guardar el siguiente archivo como functions.py y acceder a las funciones simplemente.

suma  = py.functions.sum(2, 3)
cuadrado = py.functions.squared(2)

conclusiones

En esta entrada se han visto los fundamentos para poder utilizar Python en Matlab. Pudiendo así utilizar las librerías de Python en un entorno Matlab. Algo que ofrece múltiples posibilidades.

Imágenes: Pixabay (Michael Schwarzenberger)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 1

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?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar
  • Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

Publicado en: Matlab, Python Etiquetado como: Scikit-Learn

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

Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

agosto 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

agosto 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

agosto 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring publicado el agosto 18, 2026 | en Ciencia de datos
  • Mejores extensiones de VS Code para científicos de datos publicado el octubre 9, 2024 | en Ciencia de datos, Herramientas
  • Cómo crear gráficos con ejes secundarios en MATLAB publicado el octubre 2, 2024 | en Matlab
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas publicado el agosto 11, 2026 | en Ciencia de datos
  • Introducción a la metodología GitFlow publicado el noviembre 27, 2024 | en Herramientas

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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

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 © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto