Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> h; //残差 (公式(14)中的z) 从定义上来看VectorXd是一种特殊的Matrix罢了! 1.2 Eigen库中的函数segment() This is only for vectors (either row-vectors or column-vectors), i.e. matrices which are known at compile-time to have either one row or one...
等差间断 np.linspace(0,1,10) VectorXd::LinSpaced(10,0,1) 条件矩阵 mat[mat>1]=1 mat=(mat.array()>1).select(1,mat) resize()操作,numpy默认行优先,Eigen中是列优先。resize会执行析构函数,先将原对象析构,再在新空间上填充,使用太频繁对性能有一点影响。resize()并不会检查元素数量,当resize前后...
Eigen::MatrixXd Vec_xx = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(new_x.data(), new_x.size(),1); vector<double> 转 eigen::Vector 1 Eigen::VectorXd pf = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unaligned>(arg.data(), arg.size()); MatrixXd 转 vector<double> 1 vector<double> vec_norm(sqrt_norm...
这里的stdVector.data()返回std::vector的底层数组指针,stdVector.size()返回std::vector的大小。Eigen::Map将这个指针和大小传递给Eigen::VectorXf,从而创建了一个Eigen向量,该向量与std::vector共享数据。 现在,你可以使用Eigen::VectorXf进行各种向量操作,例如计算内积、加法、减法等。
VectorXd v(2); v(0) =4; v(1) = v(0) -1; std::cout<<"Here is the vector v:\n"<< v <<std::endl; } 其输出结果为: Hereisthe matrix m:3-12.51.5Hereisthe vector v:43 针对向量还提供[]操作符,注意矩阵则不可如此使用,原因为:在C++中m[i, j]中逗号表达式 “i, j”的值始终...
初始化 Eigen::Vector 对象可以通过多种方式完成。下面将详细介绍几种常见的初始化方法: 1. 包含Eigen库头文件 首先,需要包含Eigen库的头文件。通常,这可以通过包含 <Eigen/Dense> 来完成: cpp #include <Eigen/Dense> 2. 创建 Eigen::Vector 对象 可以直接声明一个 Eigen::VectorXd 类型的...
VectorXd v; // 动态长度double型列向量 // Eigen // Matlab // comments x.size() // length(x) // 向量的长度 C.rows() // size(C,1) // 矩阵的行数 C.cols() // size(C,2) // 矩阵的列数 x(i) // x(i+1) // 访问向量元素(Matlab的下标从1开始计数) C(i,j) // C(i+1,...
#include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { MatrixXd m = MatrixXd::Random(3,3); m = (m + MatrixXd::Constant(3,3,1.2)) * 50; cout << "m =" << endl << m << endl; VectorXd v(3); v << 1, 2, 3; cout << ...
// matricesMatrix<float,Dynamic,Dynamic> <=> MatrixXf Matrix<double,Dynamic,1> <=> VectorXd Matrix<int,1,Dynamic> <=> RowVectorXi Matrix<float,3,3> <=> Matrix3f Matirx<float,4,1> <=> Vector4f// ArraysArray<float,Dynamic,Dynamic> <=> ArrayXXf Array<double,Dynamic,1> <=> ArrayXd...
imu_data_buff_.clear; imu_data_buff_.push_back(imu_data); // init filter time: time_ = imu_data.time; //setprocess equationincaseof one step prediction & correction: Eigen::Vector3d linear_acc_init(imu_data.linear_acceleration.x, ...