Map is Eigen is used to "convert" or interface data types like arrays, std::vector, and std::array into Eigen matrices without copying them. 比较接近的例子是torch中的view方法,B=A.view(4,3)并不会分配新的内存存数据,对B元素的修改也会反映到A上。比如下面的代码: Eigen::MatrixXd a(1,12...
// 直接 reshape, 发现是column-major// 以及是不是有点麻烦, 还必须显式地写一个 Eigen::array 其实就是 std::array 啦Eigen::array<int,2>new_shape{3,2};autob=a.reshape(new_shape);std::cout<<b<<std::endl;-0.1676191.496120.238028-0.2126720.884384-0.807312(std::basic_ostream<char,s...
与Matrix 相同,Array 重载了小括号以实现 Array 对象中元素的读写。同样,Array重载了<<以实现 Array 的初始化或者打印(std::cout<<array;)。 更多有关初始化的话题请参考这里。 加减运算 Array 的加减运算是 element-wise 的,也就是相同尺寸 Array 对应元素之间的加减。 Array 也提供了 Array 和标量之间的加减...
Eigen中的Matrix与Array的初始化方式十分相似,同时它们的初始化方法也很多,这里仅用Array作例子。直接赋值//直接赋值并初始化 Eigen::Array<int, 3, 1> arr_1(1, 2, 3); std::cout << arr_1 << std::endl; 输出为:输出结果流方式赋值//先创建对象,再用流操作方法赋值 Eigen::Array<int, 3, 3> ...
Eigen::ArrayXf a = Eigen::ArrayXf::Random(5); a *=2; std::cout <<"a ="<< std::endl << a << std::endl; std::cout <<"a.abs() ="<< std::endl << a.abs() << std::endl; std::cout <<"a.abs().sqrt() ="<< std::endl ...
矩阵API和基于数组转换的API之间的主要区别在于，前者返回矩阵中的表达式，后者返回数组表达式。.array()方法无需成本，它只更改可用的API和数据的解释。用户可以使用DenseBase::unaryExpr、std::ptr_fun（C++03，在较新的C++版本中已弃用或删除）、std::ref（C++11）或lambdas（C++11）自定义函数。请...
Eigen::Array<int, Eigen::Dynamic,1>& internal_faces, Eigen::Array<int, Eigen::Dynamic,2, Eigen::RowMajor>& nbi){// Extracts the internal faces of the grid.// These are stored in internal_faces.intnf=numFaces(grid);intnum_internal=0;for(intf=0; f<nf; ++f) ...
Eigen::Array<int, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> eigenArray; eigenArray.resize(rows, cols); // 设置矩阵的大小 // 对矩阵进行赋值操作 创建一个二维std::vector,并将Eigen::Array中的元素逐个复制到std::vector中。 代码语言:txt 复制 std::vector<std::vector<int>> vector2D; vector2D.resize(r...
Eigen是一个开源的C++库，主要用来支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen 目前（...
std::cout << array[i] << " "; } 这将打印数组的每个元素,以确保转换正确。 总结 在本文中,我们学习了如何将Eigen矩阵转换为数组。通过导入Eigen库、创建矩阵对象、定义数组变量、转换矩阵为数组,以及将数组填充为矩阵的值,我们逐步展示了实现这个转换的过程。转换后的数组可以在需要的环境中使用,以便进行进一...