" target="_blank" rel="nofollow,noindex">https://www.cnblogs.com/houkai/p/6349988.html Eigen并没有为matrix提供直接的Reshape和Slicing的API,但是这些特性可以通过Map类来实现。 Reshape reshape操作是改变matrix的尺寸大小但保持元素不变。采用的方法是创建一个不同“视图” Map。 MatrixXfM1(3,3);// Co...
build$ ./eigenTest Here is the matrix m: 9 9 -5 -4 -8 -9 7 5 3 -8 -2 9 1 8 3 2 Here is m.reshaped(2, 8): 9 3 9 -8 -5 -2 -4 9 -8 1 -9 8 7 3 5 2 Here is the matrix m after m.resize(2,8): 9 3 9 -8 -5 -2 -4 9 -8 1 -9 8 7 3 5 2 ...
Eigen::Matrix<double, 2, 3>::Random(2, 3);mat.setRandom(); //或者这个 常数值初始化,numpy中的np.ones(2,3)*2.0 Eigen::Matrix<double, 2, 3> A = Eigen::Matrix<double, 2, 3>::Constant(2.0); 单位阵初始化,numpy中的np.identity(3) Eigen::Matrix<double, 3, 3> identityMatrix = ...
Matrix<int,Dynamic,Dynamic,RowMajor> m = Matrix4i::Random(); cout << "Here is the matrix m:" << endl << m << endl; cout << "Here is m.reshaped(2, 8):" << endl << m.reshaped(2, 8) << endl; cout << "Here is m.reshaped<AutoOrder>(2, 8):" << endl << m.re...
Reshape reshape操作是改变matrix的尺寸大小但保持元素不变。采用的方法是创建一个不同“视图” Map。 MatrixXfM1(3,3);// Column-major storageM1 <<1,2,3,4,5,6,7,8,9;Map<RowVectorXf>v1(M1.data(), M1.size()); cout <<"v1:"<< endl << v1 << endl;Matrix<float,Dynamic,Dynamic,Row...
The vector vis:121.17477e-3097.0868e-3040The vector visof size5As a matrix,visof size 5x1 可以看到我们可以把矩阵任意的resize,但是resize后矩阵的元素会改变,如果resize后的矩阵比之前的大会出现一些未初始化的元素。如果被resize的矩阵按列存储(默认),那么resize命令和matlab中的reshape执行结果相同,只是matlab...
1. Matrix类 2. 矩阵与向量运算 3. Array类与元素操作 4. 块操作 5. 切片和索引 6. 高级初始化 7. 归约、访问者和广播 8. Reshape操作 9. STL迭代器和算法 10. 原始缓冲区接口:Map 类 11. 混叠 12. 存储顺序 13. 对齐问题 13.1 对未对齐数组断言的解释 13.2 固定大小的可向量化Eigen对象 13.3 包...
reshape的一个非常常见的用法是将给定的二维矩阵或表达式变为一维线性的形式。在这种情况下,可以计算出维度,因此可以省略相关传参,如下例所示: // 代码索引 3-8-1-2Matrix4i m = Matrix4i::Random(); cout <<"Here is the matrix m:"<< endl << m << endl; ...
Matrix类共有6个模板参数,主要使用的是前三个参数,剩余的都有默认值,前三个参数分别是 Matrix<...猜你喜欢Eigen学习总结 1.类型 Matrix有6个模板参数,主要使用前三个参数(元素类型,行数,列数),剩下的有默认值。 Eigen的类型主要有矩阵、向量(其实也是一种矩阵),有固定大小和动态大小之分: 向量: 2.取...
Block: size of (p, q), start at (i,j) matrix.block(i,j,p,q) //动态大小 matrix.block(p,q) //固定大小 1 2 3 array同样适用该截取方法。 固定块截取速度更快。 对比一下numpy的截取和Eigen的截取 # python版 a = np.linspace(1,16,16) a.reshape(4,4) b = a[1:4, 1:4] 1 ...