Eigen::Array<int, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> eigenArray; eigenArray.resize(rows, cols); // 设置矩阵的大小 // 对矩阵进行赋值操作 创建一个二维std::vector,并将Eigen::Array中的元素逐个复制到std::vector中。 代码语言:txt 复制 std::vector<std::vector<int>> vector2D; vector2D.resize(r...
2.vector 3.array 2. 运算 3.索引 4.broadcast 5.map 5.线性计算 对eigen的使用进行记录 参考官方库介绍,英文好的同学可以直接参考 eigen 是一个C++ 库,其作用可参考python 中的numpy,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关算法。 1. 声明&初始化 1. matrix 静态矩阵,在编译时分配空间,数据类型...
linalg.eig(a) >>> e # 特征值 array([ 3., 1.]) >>> q # 特征向量作为列向量 array([[ 0.70710678, 0.70710678], [-0.70710678, 0.70710678]]) >>> 大家也可以试试别的。 >>> a=np.array([[1,2,3],[3,2,5],[1,10,8]]) >>> e,q=np.linalg.eig(a) >>> e array([ ...
仅变化一个维度的动态矩阵为动态向量typedef Matrix<float, Dynamic, 1> VectorXf,使用方法类似 Array类 Array是类模板,前三个参数必须指定,后三个参数可选。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 Array<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime># 常见类定义typedef Array<float...
Eigen 不仅提供了Matrix和Vector结构,还提供了Array结构。区别如下,Matrix和Vector就是线性代数中定义的矩阵和向量,所有的数学运算都和数学上一致。但是存在一个问题是数学上的定义并不一定能完全满足现实需求。比如,数学上并没有定义一个矩阵和一个标量的加法运算。但是如果我们想给一个矩阵的每个元素都加上同一个数...
1. Array Array是个类模板(类似于Matrx),前三个参数是必须指定的,后三个是可选的,这点和Matrix是相同的。 Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Eigen也提供的一些常用类定义,Array是同时支持一维和二维的(Matrix二维,Vector一维)。
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, int Options = 0, int MaxRowsAtCompileTime = RowsAtCompileTime, ...
还有例如列向量:Vector3f,其本质也是Matrix类: 行向量RowVector: 静态-动态-矩阵 静态矩阵:矩阵是静态的,即编译时候就知道运行结果,例如Matrix3d:表示元素类型为double大小为3*3的矩阵变量,其大小在编译时就知道。 动态矩阵:有时候运行完之后,才可以知道,这里使用MatrixXd:表示任意大小的元素类型为double的矩阵变量,...
9.as.vector()函数与as.matrix()函数 10.solve()函数 11.aperm()函数 12. apply()函数 1.diag()函数 (1)作用一:求矩阵对角线元素(返回值为一个向量) t = matrix(1:9,nc = 3);t diag(t)#返回对角元 1. 2. 结果展示 (2)作用二:把向量转化为对角阵 ...