Eigen提供了很方便的方法把一个矩阵变成另一个不同大小的矩形或向量,分别是DenseBase::reshaped(NRowsType,NColsType) 和DenseBase::reshaped() 。这些函数不会改变原始对象,而是返回一个新的对象。 二维Reshape Reshape变换通常是用reshaped(nrows,ncols) 。下面的例子把一个4×4矩阵变成一个2×8大小的矩阵。
reshape(1,-1) y = np.linspace(0,1,N+1).reshape(-1,1) xx = np.matlib.repmat(x, N+1, 1) yy = np.matlib.repmat(y, 1, N+1) source = 32*np.pi**2*np.sin(4*np.pi*xx)*np.sin(4*np.pi*yy) u_truth = np.sin(4*np.pi*xx)*np.sin(4*np.pi*yy) u = np.zeros((...
所有的操作可以通过 DenseBase::reshaped(NRowsType,NColsType) 和 DenseBase::reshaped() 两个函数完成。这些函数并不直接改变原有的变量,而是返回一个重塑后的变量副本。 文档总目录 英文原文(Reshape) 从Eigen3.4开始,Eigen 发布了将矩阵或向量重塑为不同大小的便捷方法。所有的操作可以通过DenseBase::reshaped(...
将一个矩阵的第一行copy到另一个矩阵(要是Eigen有reshape函数就不用这么麻烦了。。。别说,还真有!可以用resize代替~~) 先上结果: 附上代码: #include <Eigen/Core> #include <iomanip> #include <iostream> using std::setw; #define printlnExp(exp) std::cout<<std::left<<setw(30)<<(std::string(...
通过Map来reshape矩阵的形状。 8. 混淆问题 使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵,再赋给左值时可能有造成的混淆。如: MatrixXi mat(3,3); mat << 1,2,3, 4,5,6, 7,8,9; mat.bottomRightCorner(2,2) = mat.topLeftCorner(2,2).eval(); ...
我想知道是否有一个函数或一种优化的方法来重塑特征中的稀疏矩阵。Eigen::SparseMatrix<double> reshape_sp(const Eigen::SparseMatrix<double>& x, Eigen: 浏览11提问于2022-11-08得票数 0 2回答 如何对特征中的稀疏矩阵进行间断块运算 、、 我在matlab中有(实际上A是一个巨大的稀疏矩阵,大约30k*30k )...
如何在C++ Eigen3中实现NumPy的reshape功能? C++ Eigen3的向量操作有哪些与SciPy中的等效函数? C++ Eigen3是一个高性能的线性代数库,它提供了丰富的矩阵和向量操作功能,适用于科学计算、机器学习、图像处理等领域。与Python的scipy/numpy库相比,Eigen3在性能上具有明显优势,尤其适用于对大规模数据进行高效处理的场景。
使用reshape与resize实现尺寸重构。迭代器与算法支持用于一维矩阵，二维矩阵需重构为一维或使用colwise、rowwise。Map类与Aliasing：Map类实现Eigen与原生数组集成。Aliasing现象避免使用eval或InPlace版本的成员函数，混淆操作可通过eval确保安全，noalias用于明确无混淆情况。存储与元素访问：矩阵存储采用行主或列主...
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要求reshape的矩阵前后元素必须相同,也就是不允许resize后不能出现未初始化的元素。
B = reshape(A,m,n) 返回一个m*n的矩阵B, B中元素是按列从A中得到的。如果A中元素个数没有m*n个, 则会引发错误。 引用方法:列优先,逐个复制 到新的矩阵... 12.Matlab dot(A,B)和cross(A,B) MATLAB中 dot(x, y)和cross(x, y)是向量内积和外积 Matlab:...