我真的很感谢在运行Matlab中用Python3编写的代码方面的一些帮助。
我的Python代码加载各种库并使用它们执行微分方程的数值积分(对于numpy向量：e_数组)。
我想从Matlab调用的Python代码如下：from numba import jit
from scipy.integrate import quad
import numpy as np
@jit(nopython = True)
def integrand1(x,e,delta,r):
return (-2*np.sqrt(e*r)/np.pi)*(x/np.sqrt(1-x**2))/(1+(delta+2*x*np.sqrt(e*r))**2)
@jit(nopython = True)
def f1(e,delta,r):
return quad(integrand1, -1, 1, args=(e,delta,r))[0]
@jit(nopython = True)
def runge1(e,dtau,delta,r):
k1 = f1(e,delta,r)
k2 = f1((e+k1*dtau/2),delta,r)
k3 = f1((e+k2*dtau/2),delta,r)
k4 = f1((e+k3*dtau),delta,r)
return e + (dtau/6)*(k1+2*k2+2*k3+k4)
time_steps = 60
e = 10
dtau=1
r=1
delta=-1
e_array = np.zeros(time_steps)
time = np.zeros(time_steps)
for i in range(time_steps):
e_array[i] = e
time[i] = i*dtau
e = runge1(e,dtau,delta,r)
理想情况下，我希望能够调用这个Python代码(pythoncode.py)把它当作一个Matlab函数，输入参数：时间步长、e、dtau、r和delta。我很乐意看到这样的解决方案：
^{pr2}$
在哪里pythoncode.py被视为一个Matlab函数，该函数获取所述参数，将其输入Python代码并返回Matlab vector e_数组。在
我想指出的是，我想从Matlab中调用一些额外的Python代码，我希望从您对这个特定Python代码的回答中了解如何做到这一点。
一个相关的问题涉及到我在Python代码中使用的Python库：有没有一种方法可以“编译”Python代码，这样我就可以在Matlab中调用它，而不用在运行Matlab代码的计算机上安装它使用的库(例如numba库)？在
非常感谢你的帮助，
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