问特征矩阵库系数-分模运算

EN

可以将C++11 lambda与unaryExpr结合使用。

MatrixXi A(4,4), B;
A.setRandom();
B = A.unaryExpr([](const int x) { return x%2; });

或者：

int l = 2;
B = A.unaryExpr([&](const int x) { return x%l; });

为了完整起见，另一个解决办法是：

1. 将X转换为特征数组(用于系数运算)，
2. 应用模公式a%b = a - (b * int(a/b))

返回特征数组的C++代码：

auto mod_array = X.array() - (num * (X.array()/num));

获取矩阵的C++代码：

auto mod_matrix = (X.array() - (num * (X.array()/num))).matrix();

请注意，括号非常重要，特别是在(X.array()/num)中，因为特征将优化(num * X.array()/num)到X.array()，这不是我们所期望的。

使用本征数组的第一个版本比使用unaryExpr的版本要快。带有矩阵的第二个版本与使用unaryExpr的版本几乎相同。

如果X包含浮点数，则需要将X.array()在(X.array()/num)中转换为int