此外,我们还可以使用STL迭代器遍历矩阵中的元素。 注意,上述示例使用了Eigen的RowMajor布局,以便与STL容器的迭代器兼容。如果您想使用ColMajor布局或自定义布局,可能需要进行相应的调整。
可以指定模板选项参数,来指定矩阵和二维数组的存储顺序。对于矩阵类来说,有6个模板参,分别是:Scalar、RowsAtCompileTime 、ColsAtCompileTime、Options、MaxRowsAtCompileTime 、MaxColsAtCompileTime。其中前三个是必选的,后三个是可选的。如果选项Options设置成RowMajor,那么矩阵或数组就是按列存储。如果设置成ColMajor,...
//无论设置的是行优先还是列优先,输入<<后,都是行优先排列Eigen::Matrix<float,3,2, Eigen::RowMajor>col_x1; Eigen::Matrix<float,3,2, Eigen::ColMajor>col_x2; col_x1<<1,2,3,4,5,6; col_x2<<1,2,3,4,5,6; std::cout<<"row major 1:\n"<< col_x1 <<std::endl; std::cout...
The matrix A:822991443545Inmemory(column-major):893215244945Inmemory(row-major):822991443545 PlainObjectBase::data()函数可以返回矩阵中第一个元素的内存位置。 存储顺序及选择 Matrix类模板中可以设定存储的方向,RowMajor表示行优先,ColMajor表示列优先。默认是列优先。 如何选择存储方式呢? 如果要和其他库合作开发...
使用适当的矩阵存储方式:Eigen库提供了多种矩阵存储方式,如行主序(RowMajor)和列主序(ColMajor)。根据你的需求选择合适的存储方式,以提高计算效率。 利用表达式模板(Expression Templates):Eigen库使用表达式模板来实现惰性计算,这可以减少临时变量的创建和内存分配。确保你的代码中使用了表达式模板,以提高计算效率。
Options:可以取值ColMajor或RowMajor, 默认是ColMajor. (see classMatrixfor more options) 允许所有组合:可以有一个具有固定行数和动态列数等的矩阵。以下所有组合均有效: Matrix<double, 6, Dynamic> // Dynamic number of columns (heap allocation)
在Eigen 中,Stride 可以是行步长(RowMajor)或列步长(ColMajor),这取决于矩阵数据的存储方式。 应用场景 子矩阵操作:当你需要从一个大的矩阵中提取一个子矩阵时,可以使用 Stride 来映射子矩阵的数据。 跳过元素:在某些情况下,你可能需要处理数组中的某些元素,而跳过其他的元素。 示例代码 以下是一个使用 Eigen ...
Eigen::Matrix<float,3,2,Eigen::RowMajor> row_x2; row_x2 = col_x; std::cout << "row major 2:\n" << row_x2 << std::endl; return true; } 输出为: col major 1: 1 2 3 4 5 6 col major 2: 1 4 2 5 3 6 row major 1: 1 2 3 4 5 6 row major 2: 1 2 3...
列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d m; m << 1,2,3,4,5,6,7,8,9; /* 1 2 3 4 5 6 7 8 9*/ 1. 2. 3. 4. 5. m(3)=2,而不是4。 矩阵运算 矩阵相乘:m1*m2
其稀疏矩阵可以表示为CSR(RowMajor)和CSC(ColMajor)格式,eigen数据与matlab数据很好转化。 下列EigenDense2SparseD(double类型)、EigenDense2SparseZ(complex<double>类型)。(使用vs编译作为编译器,mingw编译complex头文件出问题)。matlab 数据转为eigen 数据具体方法见EigenDense2SparseD.cpp和EigenDense2SparseZ.cpp。