为了将a替换为a的转置矩阵,可以使用transposeInPlace()函数: MatrixXf a(2,3); a <<1,2,3,4,5,6; cout<<"Here is the initial matrix a:\n"<< a <<endl; a.transposeInPlace(); cout<<"and after being transposed:\n"<< a <<endl;//outputHereisthe initial matrix a:123456and after be...
如果正想利用这样的转置操作,可以利用方法transposeInPlace(), 例如 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::Matrix2d a; a << 1, 2, 3, 4; std::cout << " matrix a\n" << a << std::endl; a.transposeInPlace(); //注意不是 a = a.transposeInPlace(); std:...
a.transposeInPlace(); cout <<"and after being transposed:\n"<< a << endl; 输出: Hereis the initial matrix a:123456andafter being transposed:142536 如果xxxInPlace()函数可用,那么最好使用它,因为它可以更清楚地表明在做什么。这也允许 Eigen 更积极地进行优化。如下是 Eigen 提供的一些xxxInPlace(...
cout <<"Here is the initial matrix a:\n"<< a << endl; a.transposeInPlace(); cout <<"and after being transposed:\n"<< a << endl; 输出为: Hereis the initial matrix a:123456andafter being transposed:142536 同样,对于复杂矩阵的就地共轭也有adjointInPlace()函数。 (矩阵与矩阵)和(矩阵与...
转置矩阵:transpose() 共轭矩阵:conjugate() 伴随矩阵:adjoint() 需要指出的是,转置和伴随仅仅返回了一个临时对象,而不会真正的改变原矩阵的元素,对于将自身的转置赋值给自身时尤其需要注意这一点,此时的转置等操作不会成功(在Eigen3.4.90版本下会报错),这时应当使用:transposeInPlace()成员函数。
同样:a = a.transpose().eval();,当然我们最好使用 transposeInPlace()。如果存在xxxInPlace函数,推荐使用这类函数,它们更加清晰地标明了你在做什么。提供的这类函数: 而针对vec = vec.head(n)这种情况,推荐使用conservativeResize()。 混淆和component级的操作。
# 对于实数矩阵,conjugate不执行任何操作,adjoint等价于transpose a.transposeInPlace()#原地转置 Vector3dv(1,2,3);Vector3dw(4,5,6);v.dot(w);# 点积 v.cross(w);# 叉积 Matrix2d a;a<<1,2,3,4;a.sum();# 所有元素求和 a.prod();# 所有元素乘积 ...
a.transposeInPlace();// 直接在a上操作 点乘和叉乘 Vector3dv(1,2,3); Vector3dw(0,1,2);// 点乘cout<<"Dot product: "<< v.dot(w) <<endl;// 叉乘cout<<"Cross product: "<< v.cross(w) <<endl;// 点成结果Dot product:8// 1 * 0 + 2 * 1 + 3 * 2=8Cross product:1// ...
a.transposeInPlace() #原地转置 Vector3d v(1,2,3); Vector3d w(4,5,6); v.dot(w); # 点积 v.cross(w); # 叉积 Matrix2d a; a << 1, 2, 3, 4; a.sum(); # 所有元素求和 a.prod(); # 所有元素乘积 a.mean(); # 所有元素求平均 ...
mat2.transpose(); mat1.transposeInPlace(); mat1 = mat2.adjoint(); mat1.adjointInPlace(); // 点积/内积 scalar = vec1.dot(vec2); scalar = col1.adjoint() * col2; scalar = (col1.adjoint() * col2).value(); // 外积 mat = col1 * col2.transpose(); // 范式/归一化 scalar...