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在python3.6中调用Matlab函数比直接在Matlab中运行相同函数慢十倍

在Python 3.6中调用Matlab函数比直接在Matlab中运行相同函数慢十倍的原因是因为Python和Matlab是两种不同的编程语言，它们的执行环境和底层实现方式不同。

当在Python中调用Matlab函数时，需要通过Matlab引擎将Python和Matlab进行连接，并将数据传递给Matlab进行处理。这个过程涉及到数据的转换和传输，会引入一定的延迟和性能损耗。

相比之下，直接在Matlab中运行相同函数可以充分利用Matlab的编译器和优化器，以及其专门针对数值计算的底层库，从而获得更高的执行效率。

然而，如果在Python中调用Matlab函数是必要的，可以考虑以下优化措施：

  1. 减少数据传输：尽量减少Python和Matlab之间的数据传输量，可以通过将数据存储在共享内存中或使用二进制文件进行传输来提高效率。
  2. 批量处理：如果需要多次调用Matlab函数，可以考虑将多个函数调用合并为一个批量处理任务，减少连接和数据传输的开销。
  3. 并行计算：利用Python的并行计算库（如multiprocessing）或Matlab的并行计算功能，将任务分解为多个子任务并行执行，提高整体计算速度。
  4. 使用适当的数据结构和算法：根据具体情况选择合适的数据结构和算法，以提高计算效率。

需要注意的是，以上优化措施可能会提高在Python中调用Matlab函数的性能，但仍然无法达到直接在Matlab中运行的效率。因此，在涉及到大量数值计算的场景下，建议直接在Matlab中进行计算，以获得更好的性能和效果。

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