{ Eigen::Matrix2d a; a << 1, 2, 3, 4; Eigen::Vector3d v(1,2,3); std::cout << "a * 2.5 =\n" << a * 2.5 << std::endl; std::cout << "0.1 * v =\n" << 0.1 * v << std::endl; std::cout << "Doing v *= 2;" << std::endl; v *= 2; std::cout << ...
cout << v * 2 << endl; v *= 2; // 原地操作 Matrix2d mat; mat << 1, 2, 3, 4; Vector2d u(-1, 1), v(2, 0); // 矩阵乘法 乘以矩阵 std::cout << "Here is mat*mat:\n" << mat * mat << std::endl; // 矩阵乘法 乘以向量 std::cout << "Here is mat*u:\n" <...
/// 第二个子矩阵用 MatrixXd 类的 Zero() 返回指定大小的零阵; /// 第三个子矩阵与前一子矩阵的表达方式类似,而 Matrix2d 类已有 /// 尺寸,无需再规定尺寸; /// 第四个子矩阵用 MatrixXd 类的 Identity() 返回单位阵。 cout << "\nA:\n" << A << endl; C = A; /// NOTE: 方法 4,...
Matrix2d a; a<<1,2,3,4; Vector3d v(1,2,3); std::cout<<"a * 2.5 =\n"<< a *2.5<<std::endl; std::cout<<"0.1 * v =\n"<<0.1* v <<std::endl; std::cout<<"Doing v *= 2;"<<
点击查看代码 #include<iostream>#include<eigen3/Eigen/Dense>usingnamespacestd;usingnamespaceEigen;intmain(intargc,char* argv[]){ Matrix2d mat1; Matrix2d mat2; mat1<<1,2,3,4; mat2<<5,6,7,8; cout <<"matrix1"<<endl << mat1 << endl; ...
Eigen::MatrixXd用于处理矩阵，其类型由d表示double类型，若使用float类型则应为MatrixXf。矩阵维度由X表示，如Eigen::Matrix2d、Eigen::Matrix3d等。初始化、输出与索引方法与VectorXd类似，输出直接使用变量名，索引使用小括号表示。Eigen库中还提供了用于3D空间坐标系转换的工具，如Eigen::Translation3d、...
(3,3,2.4);//常量值初始化,矩阵里面的值全部为2.4 ,三个参数分别代表:行数,列数,常量值Matrix2d m2=Matrix2d::Zero();//零初始化.矩阵里面的值全部为0Matrix3d m3=Matrix3d::Ones();// 矩阵里面的值全部初始化为1Matrix4d m4=Matrix4d::Identity();//初始化为单位矩阵Matrix3d m5;//逗号初始化m5<...
在这个例子中,我们首先包含了Eigen/Dense头文件,然后创建了一个2x2的Eigen::Matrix2d矩阵,并使用Eigen的逗号初始化器来赋值。最后,我们打印出这个矩阵。 以上就是如何在C++中导入和使用Eigen库的详细步骤。希望这能帮助你顺利地开始使用Eigen库进行线性代数运算!
(3, 3, 2.4); //常量值初始化,矩阵里面的值全部为2.4 ,三个参数分别代表:行数,列数,常量值 Matrix2d m2 = Matrix2d::Zero(); //零初始化.矩阵里面的值全部为0 Matrix3d m3 = Matrix3d::Ones(); // 矩阵里面的值全部初始化为1 Matrix4d m4 = Matrix4d::Identity(); //初始化为单位矩阵 Matrix...
Matrix2d a;a<<1,2,3,4;a.sum();# 所有元素求和 a.prod();# 所有元素乘积 a.mean();# 所有元素求平均 a.minCoeff();# 所有元素中最小元素 a.maxCoeff();# 所有元素中最大元素 a.trace();# 迹,对角元素的和# minCoeff和maxCoeff还可以返回结果元素的位置信息inti,j;a.minCoeff(&i,&j); ...