简而言之，问题是如何通过一个Eigen::Map反对一个期待一个函数Eigen::MatrixXd对象。长话短说:我有这个C++函数声明voidnpMatrix(constEigen::MatrixXd&data,Eigen::MatrixXd&result);连同这个实现voidnpMatrix(constEigen::MatrixXd&data,Eigen::MatrixXd&result){//Justdos.th.withargumentsstd::cout我想使用numpy.array作为参数从python调用这个函数。为此，我使用了一个用c++编写的包装器函数voidpyM
我在使用Eigen时遇到浮点精度问题。我有两个Eigen::MatrixXd；第一个矩阵A(nx1)仅包含正整数，而第二个矩阵B(nx1)包含填充相同实数的单个列(例如:-0.714312).我需要计算以下Eigen::MatrixXd:constautoexponential=[](doublex){returnstd::exp(x);};MatrixXdW=B.unaryExpr(exponential);MatrixXdresiduals=A-W;问题是当我打印残差总和时:cout通过使用R和相同的输入矩阵执行相同的操作，我得到了不同的值。通过使用R矩阵，我得到-2.950208
我在我的代码中使用Eigen的MatrixXd矩阵，在某个时候我需要一个3D矩阵。由于Eigen没有三维矩阵类型，因为它只针对线性代数进行了优化，所以我创建了一个MatrixXd类型的指针数组:Eigen::MatrixXd*CVM=newEigen::MatrixXd[100];for(inti=0;i但是，稍后我需要访问这个数组上的值，为此我正在做类似的事情:for(intk=0;kcoeff(i,j)=47;}}}因为b是一个指针而不是MatrixXd本身，b(i,j)显然行不通，所以我改为我正在使用coeff()方法，但是，我收到以下错误:error:assignmentofr
给定一组二维点(笛卡尔形式)，我需要找到最小面积的椭圆，使得集合中的每个点都位于椭圆上或椭圆内。我有foundthesolution在此站点上以伪代码的形式出现，但我尝试用C++实现该解决方案没有成功。下图以图形方式说明了我的问题的解决方案:在我的尝试中，我使用了Eigen用于矩阵各种操作的库。//Thetoleranceforerrorinfittingtheellipsedoubletolerance=0.2;intn=10;//numberofpointsintd=2;//dimensionMatrixXdp=MatrixXd::Random(d,n);//Fillmatrixw
我想将Eigen::ArrayXXd类型的数组移动(或交换)到Eigen::MatrixXd。为此，我尝试了，#include#includeusingnamespacestd;intmain(int,char**){Eigen::ArrayXXdarray(100,100);automat2=std::move(mat.matrix());cout输出显示两个大小都是10000，这意味着数组已被复制。为了避免复制，我也试过了，Eigen::MatrixXdmat;mat.swap(array.matrix());(runtimeerrorassertfailure)//swap(ar
我有一个下三角MatrixXd，我想将其较低的值复制到上边，因为它将成为一个对称矩阵。我该怎么做？到目前为止我已经完成了:MatrixXdm(n,n);.....//dosomethingwithmfor(j=0;j有最快的方法吗？我在想一些能够将下三角矩阵“复制”到上三角矩阵的内部方法。假设我有这个矩阵，我们称之为m:123456789我需要在m中获得的是:147458789我也知道你可以让矩阵的上部或下部做一些事情:MatrixXdm1(n,n);m1=m.triangularView();cout但是我还不能得到我想要的... 最佳答案
这应该非常简单，但我无法在Eigen文档中找到实现它的方法。假设我有一个2Dvector，即std::vector>data假设它充满了10x4数据集。我如何使用这些数据来填写Eigen::MatrixXdmat.最明显的方法是像这样使用for循环:#PseudocodeEigen::MatrixXdmat(10,4);fori:1->10mat(i,0)=data[i][0];mat(i,1)=data[i][1];...end但应该有更好的Eigen原生方法？ 最佳答案 没问题。你不能一次完成整个矩阵，因为vector将单行存储
几周前我askedaquestion关于矩阵乘法的性能。有人告诉我，为了提高我的程序的性能，我应该使用一些专门的矩阵类而不是我自己的类。StackOverflow用户推荐:uBLASEigenBLAS起初我想使用uBLAS但是阅读documentation原来这个库不支持矩阵-矩阵乘法。毕竟我决定使用EIGEN库。所以我将我的矩阵类交换为Eigen::MatrixXd-但事实证明，现在我的应用程序运行速度比以前更慢。使用EIGEN之前的时间是68秒，将我的矩阵类交换为EIGEN矩阵程序运行87秒之后。花费最多时间的程序部分看起来像这样TemplateClusterBase*Templa
假设mat下面是类型Eigen::MatrixXd并且已经包含了一些数据。为了避免重复内存，我尝试实例化一个flann::Matrix指向Eigen3分配的原始内存块的指针的对象:flann::Matrixinput(const_cast(mat.data(),mat.rows(),mat.cols())然而，我的算法输出垃圾，但对于丑陋的东西来说还不错:flann::Matrixinput(newdouble[mat.rows()*mat.cols()],mat.rows(),mat.cols());for(inti=0;i我调查了子类化基类的选项Matrix_从flann输入以创建
Eigen是一个众所周知的c++矩阵库。我无法找到一个内置函数来简单地将一个项目推到矩阵的末尾。目前我知道可以这样做:Eigen::MatrixXdmatrix(10,3);longintcount=0;longinttopCount=10;for(inti=0;i这会起作用(一些语法可能会失效)。但是对于一件简单的事情来说，它相当复杂。是否已有内置函数？ 最佳答案 Eigen矩阵没有这样的函数。这样做的原因是这样的功能要么非常慢，要么使用过多的内存。要使push_back函数的成本不至于过高，它必须像您所做的那样在空间用完时将矩阵
