三、Eigen::Matrix模板表达多维向量和它的初始化 3.1 固定尺寸 vs 动态尺寸 3.2 MatrixXd中元素进行初始化 3.3 MatrixXd转换到C++ 的 std::vector 前言:Eigen库简介 Eigen库的历史 :从下面可以清晰看到Eigen库诞生于 2008年3月26日; Eigen库属于头文件库[1](header-only librar
下面是使用std::vector进行Eigen::MatrixXd.block赋值的步骤: 首先,需要包含Eigen库和vector头文件: 代码语言:txt 复制 #include <Eigen/Dense> #include <vector> 创建一个MatrixXd对象,并定义其大小: 代码语言:txt 复制 Eigen::MatrixXd matrix(3, 3); ...
固定大小的矩阵和和向量 #include #include Eigen/Core> using namespace Eigen; using namespace std;...访问元素 Eigen支持以下的读/写元素语法: matrix(i,j); vector(i) vector[i] vector.x() ...
MatrixXf M1(3,3); // Column-major storage M1 << 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,RowMajor> M2(M1); Map<RowVectorXf> v2(M2.data(), M2.size());...
MatrixXf mymatrix(rows,columns); 等价于float*mymatrix =newfloat[rows*columns]; 使用固定尺寸(<=4*4)需要编译前知道矩阵大小,而且对于足够大的尺寸,如大于32,固定尺寸的收益可以忽略不计,而且可能导致栈崩溃。而且基于环境,Eigen会对动态尺寸做优化(类似于std::vector) ...
Eigen库 有重载关于Matrix与Vector的计算符,这样我们可以很方便的得到矩阵运算后的结果。 一些基本运算符:+,-,*,/,+=,-=,*=,/= 普通的矩阵加减法运算: #include <iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespaceEigen;intmain() { Matrix2d a; a<<1,2,3,4; ...
类型化Eigen :: VectorXd到std :: vector Man*_*ish 26 c++ eigen 他们有许多链接反过来但我无法在我的特定情况下找到从Eigen :: Matrix或Eigen :: VectorXd获取std :: vector.gga*_*ael 42 您不能进行类型转换,但可以轻松复制数据: VectorXd v1; v1 = ...; vector<double> v2; v2.resize(v1....
Vector2ia(1,2);// A column vectorMatrix<int,5,1>b{1,2,3,4,5};// A row-vectorMatrix<double,2,3>b{{2,3,4},{5,6,7}}; 1.3.3元素索引 Matrix类的索引使用()运算符,接收两个参数,返回对应索引的值(下标从0开始);对于Vector,只接收一个参数(第二个值默认值为0)。对于一维向量,还可以...
SparseMatrix<double> A_sparse(num,num); 稀疏矩阵需要一个储存其元素所在行列位置和元素值的Triplet类型的变量,用std::vector储存起来: std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletlist; 用push_back把行列信息和对应值填入tripletlist中 for(int i = 0; i != num; ++i) { ...
Vector3d b(5.0, 6.0, 7.0); 1. 2. 逗号初始化: Matrix3f m; m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; std::cout << m; 1. 2. 3. 4. 5. 使用块结构初始化(块操作在下面矩阵操作详细介绍): MatrixXf matA(2, 2); matA << 1, 2, 3, 4; ...