//对每一行求和Eigen::VectorXdrowSum=matrix.rowwise().sum();std::cout<<"Rowsums:"<<rowSum<<std::endl;//对每一行求平均值Eigen::VectorXdrowMean=matrix.rowwise().mean();std::cout<<"Rowmeans:"<<rowMean<<std::endl;//对每一行求最大值Eigen::VectorXdrowMax=matrix.rowwise().maxCoeff();std...
typedef Matrix<int, 1, 2> RowVector2i; 4、参数Dynamic: Eigen并不局限于在编译阶段指定矩阵的尺寸,前面提到的RowsAtCompileTIme和ColsAtCompileTIme参数可以取特殊值Dynamic,这代表编译时不能确定矩阵的尺寸,必须在运行时确定。Eigen中称为动态尺寸,编译时确定尺寸的矩阵称为固定尺寸的矩阵: typedef Matrix<double,...
主要利用colwise()和rowwise()实现对矩阵逐列或逐行操作,很重要的一个应用就是得到一个矩阵的行最大值或列最大值: 如果同时想要获得对应最值在矩阵中的索引,可以用: Eigen...开源的方式供大家使用,并且只需要包含Eigen头文件就能直接使用。 Eigen库中矩阵为其基本数据类型,向量也是一种特殊的矩阵。其所有矩阵数据...
numpy中的mat.sum(1),mat.mean(0) 分别差不多等价于 mat.colwise(1).sum(),跟mat.rowwise(1).sum() 另外numpy中的min差不多等价于minCoeff() 性能优化 Map Eigen::Map的使用场景,通常是有一个已经分配好的内存块,想用Eigen库来操作这块内存,但又不想复制数据时,map可以将data指向这片内存。 Map is...
cout << "\nmean(D')' = \n" << D.rowwise().mean() << endl; cout << "\ntrace(D) = \n" << D.trace() << endl; /// NOTE: 矩阵的求和、连乘、均值、求迹操作与 MATLAB 语法的对应。 cout << "\nD + E = \n" << D + Matrix3d::Identity() << endl; ...
Reductions还可以部分使用,即返回的不是一个值,而是一组值,可以看做是一种降维操作,所使用的函数为colwise(), rowwise()。例如 Mat.colwise()理解为分别去看矩阵的每一列,然后再作用maxCoeff()函数,即求每一列的最大值。 需要注意的是,colwise返回的是一个行向量(列方向降维),rowwise返回的是一个列向量(行...
m.cwiseProduct(n); //按系数相乘 Block operations block of size(p, q), starting at (i, j); 块是矩阵和数组的一部分,可用于左/右值。 matrix.block(i,j,p,q); matrix.block(i,j); 单独的列和行 .col() .row() 一系列边角块操作,size(p, q) 向量的块...
MatrixXd X_centered = X.rowwise() mean.transpose(); 5. 计算协方差矩阵。 有了中心化后的数据矩阵`X_centered`,就可以用来计算协方差矩阵了。协方差矩阵的计算公式为:C = (1)/(n 1) X^T X,在`Eigen`库中,对应的计算代码是: cpp. MatrixXd covariance_matrix = (X_centered.transpose() * X_...
Eigen::MatrixXd covariance = ((X.rowwise() - X.colwise().mean()).transpose() * (X.rowwise() - X.colwise().mean())) / (X.rows() - 1); ``` 通过上面的代码,我们可以得到X的协方差矩阵covariance。在实际应用中,我们可以进一步分析covariance矩阵,从而了解数据之间的相关性,并进行相应的数据...
1. **计算质心**: ```cpp Eigen::VectorXd centroid = pointCloud.colwise().mean(); 计算每个点到质心的向量: cpp Eigen::MatrixXd centeredPoints = pointCloud.rowwise() - centroid.transpose(); 计算协方差矩阵: cpp Eigen::MatrixXd covarianceMatrix = (centeredPoints.transpose() * centeredPo...