Rcpp::NumericVectorX((SEXP)R.parseEval("x <- 1:10"));Eigen::Map<Eigen::VectorXd>XS(Rcpp::as<Eigen::Map<Eigen::VectorXd>>(X));//!!not working 它给出了以下错误: error:nomatchingconstructorforinitializationof'Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, 1, 0, -1, 1>, 0, Eigen::St...
Eigen::MatrixXf A(2,4); Eigen::MatrixXf C(2,4); //igen::VectorXf v(4); Eigen::Array<int,1,Eigen::Dynamic>B; B.resize(4); A << 1, 2, 6, 9, 3, 1, 7, 2; B << 0, 1, 0, 0; multiply(A,B); } 我想将矩阵A和向量B相乘。 我知道Eigen不会自动升级,并且B必须转换为...
1.3 旋转向量转欧拉角(xyz,即RPY) Eigen::Vector3d eulerAngle=rotation_vector.matrix().eulerAngles(0,1,2); 1.4 旋转向量转四元数 Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_vector); --- Eigen::Quaterniond quaternion; Quaterniond quaternion; Eigen::Quaterniond quaternion; quaternion=rotation_vector; 二、...
#include<iostream>#include<Eigen/Dense>intmain(){Eigen::MatrixXfaMatrix(3,5); aMatrix <<1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1;Eigen::VectorXfaVector(5); aVector <<3,4,5,6,7; std::cout << aMatrix * aVector.asDiagonal() << std::endl;return0; } ...
using namespace Eigen; int main() { InputReader m_ir; int nDiameter = 200; vector<double> vecZs; Interpolater* pInterpolater = NULL; m_ir.Read("./testdata.txt"); vector<Point3D>& input = const_cast<vector<Point3D>&>(m_ir.Get3DPoints()); ...
Eigen::Matrix<float, 2, 3> matrix_23; //同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> ...
if (matrix[i][j] != matrix[j][i]) { return false; } } } return true; } int main() { std::vector<std::vector<int>> matrix = { {1, 2, 3}, {2, 4, 5}, {3, 5, 6} }; if (isSymmetric(matrix)) { std::cout << "The matrix is symmetric." << std::endl; ...
在Eigen,所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Vector 只是一种特殊的矩阵(一行或者一列)。 Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数,剩下的有默认值。 Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> 1. Scalar是表示元素的类型,RowsAtCompileTime为矩阵的行,ColsAtCompileTime为矩阵的...
Matrix<int,1,Dynamic> <=> RowVectorXi Matrix<float,3,3> <=> Matrix3f Matrix<float,4,1> <=> Vector4f 数组: Array<float,Dynamic,Dynamic> <=> ArrayXXf Array<double,Dynamic,1> <=> ArrayXd Array<int,1,Dynamic> <=> RowArrayXi ...
}elseif(X.rows() ==0) {// && X.cols() > 0 && Y.cols() > 0 implicitreturnEigen::MatrixXd::Constant(X.cols(), Y.cols(), Rcpp::NumericVector::get_na()); }// Computing degrees of freedom// n - 1 is the unbiased estimate whereas n is the MLEconstintdf = X.rows() -1...