본 게시글의 원문은 Yann Debray의 MATLAB with Python Book 입니다. 해당 책은 MIT 라이센스를 따르기 때문에 개인적으로 번역하여 재배포 합니다. 본 포스팅에는 추후 유료 수익을 위한 광고가 부착될 수도 있습니다.

MIT License

Copyright (c) 2023 Yann Debray

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.

본 게시물에서 활용된 소스 코드들은 모두 Yann Debray의 GitHub Repo에서 확인할 수 있습니다.

4. MATLAB에서 Python 호출하기

왜 MATLAB에서 Python을 호출하려고 할까요? 그에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.

첫째, 개인 사용자로서의 관점에서, Python에서 사용 가능한 기능을 활용하고 싶을 수 있습니다. 예를 들어, Scikit-Learn이나 XGBoost와 같은 분야별 특화 라이브러리를 활용하거나, TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥 러닝 라이브러리, OpenAI Gym과 같은 강화 학습 라이브러리 등을 사용할 수 있습니다.

둘째, 동료가 개발한 Python 함수를 활용하고 싶을 때가 있습니다. 이를 통해 MATLAB 사용자로서 해당 기능을 활용할 수 있으며, 다시 코딩할 필요가 없습니다.

셋째, MATLAB 애플리케이션을 Python 기반 환경에서 배포하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 데이터 액세스와 같은 일부 서비스가 Python으로 작성되어 있을 수 있습니다.