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); ...
2.mn的矩阵 Matrixxd::Identity(m*n).可以看到实际上矩阵和向量操作是一样的只是向量是一维的 3.块操作。 matrixxd.block(i,j,p,q) ==matrixxd(i,j)在i,j位置上的p,q块 operater dynamic-size block fixed_size block 左上角 matrix.topLeftCorner(p,q) matrix.topLeftCorner() 左下角 matrix.bott...
然后对应的Matrix切割的函数是block() gtsam::Matrix A = gtsam::Matrix::Zero(P_.size() * 3,6); A.block(3 * i,0,3,6) = A_i; 1.3 为什么要介绍旧版本的Eigen库? Eigen库 3.3.x版本都出来了,为什么你还介绍3.2.10的?为了适配gtsam4.0.2的版本,但是超过Eigen3.2.10的版本是不是不能适配gtsam...
通过块操作可灵活选取矩阵中的特定区域，使用matrixxd.block（i,j,p,q）等同于矩阵的取值操作matrixxd(i,j)，实现对矩阵区域的精确访问与操作。Eigen库支持矩阵创建、初始化和赋值等基本操作，提供便捷点乘、叉乘方法，以及采用.dot函数和.adjoint函数进行特殊运算。进一步地，EIGEN提供内置函数轻松初始化特...
Eigen::MatrixXf m(4, 4);m << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16;cout << 'Block in the middle' << endl;cout << m.block<2, 2>(1, 1) << endl << endl;for (int i = 1; i <= 3; ++i){ cout << 'Block of size ' << i << '...
intmain(void){MatrixXdm(4,4);m<<1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16;cout<<m.block<2,2>(1,1)<<endl<<endl;cout<<m.block(1,1,2,2)<<endl<<endl;for(inti=1;i<=3;i=i+1){cout<<"Block of size"<<i<<"x"<<i<<endl;cout<<m.block(0,0,i,i)<<endl<<...
matrix.block(i, j) :可理解为一个p行q列的子矩阵,该定义表示从原矩阵中第(i, j)开始,获取一个p行q列的子矩阵,返回该子矩阵组成的临时矩阵对象,原矩阵的元素不变; (5)、向量的块操作: 获取向量的前n个元素:vector.head(n); 获取向量尾部的n个...
Eigen是一个C ++模板库,用于线性代数运算。它提供了许多基本操作,包括: 1.创建矩阵和向量: - MatrixXd:创建一个动态大小的矩阵,可以包含实数。 - VectorXd:创建一个动态大小的向量,可以包含实数。 2.初始化矩阵和向量: - setZero():将矩阵或向量的所有元素设置为零。 - setOnes():将矩阵或向量的所有元素设...
RcppExport SEXP matcopytest(SEXP X) { using namespace Rcpp; using namespace RcppEigen; try { using Eigen::Map; using Eigen::MatrixXd; using Eigen::Lower; typedef float Scalar; typedef double Double; typedef Eigen::Matrix<Double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> Matrix; typedef Eigen::...
eigen matrix 堆叠 Eigen是一个C++模板库,用于线性代数运算。在Eigen中,可以使用Matrix类来表示矩阵,并且可以对矩阵进行各种运算操作。在实际应用中,有时候需要将多个矩阵堆叠在一起,形成一个更大的矩阵。这种操作在数据处理和机器学习中非常常见,可以通过Eigen的功能来实现。 在Eigen中,可以使用block()方法来实现矩阵...