如何将Eigen：：矩阵映射到std::vector<Eigen::vector>？
Eigen是一个C++模板库，用于线性代数运算，包括矩阵和向量计算。它提供了丰富的功能和高性能的计算，被广泛应用于科学计算、机器学习和计算机图形学等领域。
要将Eigen矩阵映射到std::vector<Eigen::Vector>，可以使用Eigen库提供的转换函数。具体步骤如下：
- 定义Eigen矩阵，例如MatrixXf类型的矩阵：
Eigen::MatrixXf matrix(3, 3);
matrix << 1, 2, 3,
4, 5, 6,
7, 8, 9;- 创建一个std::vector<Eigen::Vector>对象，用于存储映射后的结果：
std::vector<Eigen::VectorXf> vec;- 使用Eigen库提供的Map函数将矩阵映射到std::vector<Eigen::Vector>对象：
for (int i = 0; i < matrix.cols(); ++i) {
Eigen::VectorXf column = matrix.col(i);
vec.push_back(column);
}通过循环遍历矩阵的每一列，将每一列作为Eigen::VectorXf类型的向量，然后将向量添加到std::vector<Eigen::Vector>中。
- 现在，vec中就存储了矩阵映射后的结果，可以对其进行进一步的操作或使用。
总结： Eigen是一个用于线性代数计算的C++模板库，可以通过Map函数将Eigen矩阵映射到std::vector<Eigen::Vector>，以便于在不同的数据结构之间进行转换和操作。
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如何将特征矩阵转换为std::vector<std::array<>>形式？假设我有一个本征矩阵Eigen::MatrixXd A(4,3)。是否可以将矩阵A转换成std::vector<std::array<double,3>>形式？
浏览 1提问于2019-03-23得票数 3
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我需要在我的程序中使用特征矩阵的向量。矢量的大小是已知的。然而，对应于向量的每个成员的矩阵大小可以具有不同的大小，并且需要动态分配。基于https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TopicStlContainers.html，我想我可以将我的矩阵声明为 #define EIGEN_USE_MKL_ALL
#define EIGEN_USE_LAPACKE
// Additional libraries
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <sstream>
浏览 163提问于2020-07-06得票数 0
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我希望class Test有一个映射到Test::_a的Eigen：：矩阵，这意味着每当我更改std::vector时，Eigen::Matrix也会立即反映更改，因为向量和矩阵都使用相同的内存块来保存数据。
这是可行的：
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
int main() {
std::vector<int> a;
a.resize(10);
typedef Eigen::Matrix<int, 1, Eigen::Dynamic> mat_type;
Eig
浏览 12提问于2017-01-27得票数 2
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假设我有以下特征:矩阵：
Eigen::MatrixXf mat(3, 4);
mat << 1.1, 2, 3, 50,
2.2, 2, 3, 50,
3.1, 2, 3, 50;
现在，如何将每一列转换为std::vector<float> --我尝试过对此解决方案进行改编--
std::vector<float> vec;
vec.resize(mat.rows());
for(int col=0; col<mat.cols(); col++){
Eigen::
浏览 6提问于2021-10-28得票数 1
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1回答
例如，在Eigen::VectorXd和std::vector<double>或std::vector<Eigen::Vector3d>之间复制数据很容易
std::vector<Eigen::Vector3> vec1(10, {0,0,0});
Eigen::VectorXd vec2(30);
VectorXd::Map(&vec2[0], vec1.size()) = vec1;
(例如见或)
此外，还可以从矩阵块/列/.例如，像
MatrixXd mat(10,10);
Eigen::Ref<VectorXd> vec = ma
浏览 4提问于2017-01-12得票数 1
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特征矩阵的置换列
、、
我读了这个答案
但是，它们将置换矩阵初始化为单位矩阵，并进行随机洗牌。我想知道如何将矩阵初始化为一个特定的排列。
例如，如果我有一个整数向量，其中每个(索引，值)对意味着我想要将列"index“移动到列"value”，那么我该怎么做呢？
Eigen::MatrixXi M = Eigen::MatrixXi::Random(3,3);
std::vector<int> my_perm = {1,2,0};
some_function to return Matrix [M.col(1), M.col(2), M.col(0)]
编辑: dtell善意地回答了我在下面
浏览 1提问于2019-09-09得票数 0
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假设我有原始数据，其大小我在编译时不知道，这就是为什么我需要将其存储在一个动态大小的矩阵中。我知道我可以初始化一个静态大小的矩阵如下：
std::vector<double> v {1.1, 2.2, 3.3, 4.4}; // "Raw data".
Eigen::Matrix<double, 2, 2> m(v.data());
std::cout << m << std::endl;
但是是否有类似的初始化方法，或者(更好的)设置动态矩阵的数据？如下所示(不编译)？
std::vector<doubl
浏览 2提问于2022-07-14得票数 0
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我有一个Eigen::MatrixXd，是我从std::vector of Eigen::Vector3d做的。这很简单。 我对这个矩阵做了一些转换操作，我希望返回的结果是Eigen::Vector3d的标准向量。 我怎么才能让 std::vector<Eigen::Vector3d>表单Eigen::Matrix3d?
浏览 8提问于2019-10-10得票数 0
1回答
动态矩阵特征分解中的误差
、、、
我正在尝试由特征提供的示例，它似乎很有效。然而，当我试图改变矩阵类型以支持动态矩阵时，一切都会爆炸(下面的一切都与示例中的情况完全相同，但对于矩阵/向量的类型则是如此)：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using Matrix2D = Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor | Eigen::AutoAlign>;
using Vector = Eigen::Matrix<double, E
浏览 3提问于2018-08-07得票数 2
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3回答
如何通过引用将特征矩阵A传递给函数，然后窃取A的所有权？
我正在为Python编写一个C++扩展，它接受两个std::vector<Eigen::Ref<Mat> >并返回一个std::vector<Mat>。返回的向量的每个元素可以是输入向量中引用的新矩阵或旧矩阵。
来自pybind11的示例在这里使用Eigen::Ref ()提到了C++和Python之间的按引用传递。
我尝试修改一个示例(来自)。但是源不会移动到目标。这是因为源矩阵在最后不是空的。
测试：
#include <iostream>
#include <eigen3/Ei
浏览 13提问于2018-01-28得票数 2
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2回答
我有一个包含NAN值的特征矩阵A。我想得到这个矩阵对多个其他矩阵的差值之和。
double getDistance(const Eigen::MatrixXf& from, const Eigen::MatrixXf& to)
{
Eigen::MatrixXf difference = (to - from).cwiseAbs2();
difference = difference.unaryExpr([](float v, double& sum)
{ return std::isnan(v) ? 0.0f : v;});
dou
浏览 1提问于2017-06-28得票数 2
1回答
我有一个矩阵，它是：
std::vector<std::vector<std::complex<double>>> A;
我想把它映射到像这样的特征线性代数库：
Eigen::Map<Eigen::MatrixXcd, Eigen::RowMajor> mat(A.data(),51,51);
但是代码失败了
error: no matching function for call to
‘Eigen::Map<Eigen::Matrix<std::complex<double>, -1, -1>,
浏览 8提问于2015-11-12得票数 6
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我试图从特征3x3旋转矩阵中提取欧拉角。但是，我从eulerAngles()方法得到的值似乎不正确。我编写了一个小测试代码，得到了奇怪的结果。密码是这样的。
#include <iostream>
#include <random>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>
int main() {
std::random_device rd;
std::mt19937_64 gen(rd());
std::normal_distribution<double&
浏览 1提问于2019-01-10得票数 1
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1回答
这个问题是仓促提出的。我的原始程序中的错误，不是这里显示的代码中的错误。错误在于，由于某些条件，我的程序v没有被填充。
这个线程更有用的方法是演示如何将std：：向量复制到本征矩阵的所有行或列，在已接受的答案中。
我希望将向量复制到矩阵的列中，如下所示：
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
#include <iostream>
int main() {
int m = 10;
std::vector<Eigen::VectorXd> v(m);
Eigen::M
浏览 9提问于2016-04-05得票数 9
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我想创建一个实用函数，它接受一个Eigen matrix和一个std::vector，它的大小与矩阵的行数相同。 结果应该是对输入矩阵的行的行引用的std::vector。 请参阅下面的代码片段，了解应该如何实现函数的琐碎情况： template<typename RowReferenceType, typename MatrixType>
std::vector<RowReferenceType> getReferencedRows(MatrixType& matrix, const std::vector<bool>& addRow)
浏览 14提问于2019-08-27得票数 0
如何将std::vector<Eigen::vectorXd>中的向量(Eigen::vectorXd)复制到另一个std::vector<Eigen::vectorXd>中的另一个向量(Eigen：：vectorXd std::vector< Eigen::VectorXd > samples;
std::vector< Eigen::VectorXd > boea_samples; 我想做的是 samples[i] = boea_samples[i]; 但它不工作，并且在编译时没有错误。当运行samples[i] = boea_sample
浏览 78提问于2019-05-31得票数 1
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1回答
SSE性能特征
、、
我试着用本征写一些SSE代码，有些行为让我无法理解。
给定的代码：
#ifndef EIGEN_DONT_VECTORIZE // Not needed with Intel C++ Compiler XE 15.0
#define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2
#define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_1
#define EIGEN_VECTORIZE_SSSE3
#define EIGEN_VECTORIZE_SSE3
#endif
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include
浏览 1提问于2017-09-25得票数 3
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由于在线文档和示例很少，我很难弄清楚如何将特征：：SparseMatrix转换为cuSparse。对于密集矩阵，从特征转换为CUDA对于cublas是相当直接的。
Eigen::MatrixXd A = Eigen::MatrixXd::Identity(3,3);
double *d_A;
cudaMalloc(reinterpret_cast<void **>(&d_A), 3 * 3 * sizeof(double));
cudaMemcpy(d_A, A.data(), sizeof(double) * 3 * 3, cudaMemcpyHostToDevic
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
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1回答
我使用Eigen进行类似于Cholesky update的操作，这意味着在固定大小的矩阵(通常是Matrix4d )的列上进行大量的AXPY (和加上标量乘法)。简而言之，访问矩阵4的列比访问向量4的成本高3倍。
通常，代码如下：
for(int i=0;i<4;++i ) L.col(0) += x*y[i];
效率比下面的代码低3倍：
for(int i=0;i<4;++i ) l4 += x*y[i];
其中L通常是大小为4的矩阵，x，y和l4是大小为4的向量。
此外，在第一行代码中花费的时间与矩阵存储组织(ColMajor的RowMajor )无关。
在英特尔i7 (2
浏览 0提问于2016-11-17得票数 1
我有一个C++函数，我想从Python中运行它。为此，我使用Cython。我的C++函数严重依赖于特征矩阵，我使用特征映射到Python的Numpy矩阵。
在我有一个Numpy矩阵列表的情况下，我无法做到这一点。
什么工作(将普通的Numpy矩阵映射为特征矩阵)：
在header (Header.h)中有一个C++函数，类似于：
float MyCppFunction(Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>> &inputMatrix);
浏览 7提问于2021-10-15得票数 2
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3回答
我有一个有零行的矩阵。我想删除零行。矩阵是Nx3。我所做的很简单。我创建了每三个元素表示一行的std::vector，然后将其转换为Eigen::MatrixXd。有没有一种很好的方法来删除零行？
#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense>
Eigen::MatrixXd VecToMat(const std::vector<double> vec)
{
int rows(vec.size()/3) , cols(3);
Eigen::Matrix
浏览 0提问于2014-08-04得票数 6
我浏览了几个StackOverflow帖子，但没有发现这样的错误。我试图编写一个简单的类，它对向量和矩阵进行一些操作。我创建了一个名为MyClass的类，它有一个名为MyMethod的方法。它的代码如下
void MyClass::MyMethod(Eigen::Vector4f X,
std::vector<Eigen::Vector2i> &pixelIndices,
std::vector<Eigen::Vector4f> vertices)
{
// Do
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
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1回答
特征: C++阵列矩阵的有效实现
、、、、
是否有可能实现一个类，该类接收C样式指针作为模板参数，并以某种方式解析为静态特征矩阵，但使用所提供的内存？如果一份声明看起来像：
EIGEN_ALIGN16 double array[9];
CMatrix<double,3,3,array> :: m;
我确实知道地图，但下面我提供的示例代码已经证明，与静态特征矩阵相比，它们的速度要慢20%。
这些将是房地：
我需要提供我自己的C指针。这样，我就可以有效地重用C代码，而不需要复制。
，生成的矩阵对于特征来说应该是静态的，这样特征可以像编译时使用静态数组那样进行优化。看看上面的例子，在编译时，我将提供矩阵大小(静态)和C指针
浏览 2提问于2014-05-05得票数 5
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有没有一种方法可以通过以下方式直接将std::vector<unsigned>映射到Eigen::VectorXi？ std::vector<unsigned> a = {1,2,3,4,5};
Eigen::VectorXi c = Eigen::VectorXi::Map(a.data(), a.size()); 我想在两者之间跳过以下步骤： std::vector<int> b(a.begin(),a.end());
浏览 18提问于2019-09-09得票数 0
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我试图用特征加速向量范数的计算。
试着用两种方式做：
方法1:将向量分别存储在数组中(std：：向量)
std::vector<Eigen::Matrix<double, 1, VECTOR_SIZE>> my_vectors(num_vectors);
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> norms(num_vectors, 1);
for (int i = 0 ; i < my_vectors.size() ; i++) {
norms(i, 0) = my_vectors[i].norm();
浏览 1提问于2018-03-01得票数 1
如何将vector<Eigen::Vector3f>转换为Eigen::Matrix3Xf？
和
反运算？
#include <Eigen/Eigen>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
vector<Eigen::Vector3f> x{{1.0, 2.0, 3.0}, {1.0, 2.0, 3.0}, {1.0, 2.0, 3.0}};
Eigen::Matrix3Xf y;
y = x?
vector<Eigen::Vector3f
浏览 3提问于2022-07-27得票数 0
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3回答
我想用for_each循环处理矩阵向量乘法序列.
所以我做了这样的代码。
template <typename EigenMat, typename EigenVec>
struct MatVecMult{
MatVecMult(const EigenMat& m){
mat = m;
}
void operator()(EigenVec& v)
{
v = mat*v;
}
EigenMat mat;
};
//this is main loop.
Eigen::Matrix2d
浏览 3提问于2015-11-23得票数 2
假设我有一个双精度向量，vector<vector<double> >的C++向量。此变量通常表示CSV文件的内容，其中文件中的每一行都是一系列double值。每一行都有相同的项目计数。 将这个vector<vector<double> >转换成2-D特征MatrixXd的最优雅的方法是什么？ 我希望像下面这样，我想从双精度向量的向量创建一个3x5矩阵。 #include "Eigen/Dense"
#include <vector>
using Eigen::MatrixXd;
int main(int arg
浏览 29提问于2021-09-13得票数 3
例如，如果我有一个大小为10列3行的Eigen::MatrixXd，我如何将其别名为Eigen::Vector3d的10个元素的std::vector？当我说别名时，我的意思是使用相同的内存块，而不是复制。 我知道我可以通过如下方式进行反向映射： std::vector<Vector3d> v(10);
...
Map<Matrix<double,3,Dynamic> > m(v.data().data(), 3, 10); 但反过来，如果我有一个Eigen::Matrix，我试图将它转换为Eigen::vector的向量，但以下代码行编译失败 Eige
浏览 167提问于2019-02-14得票数 0
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正如标题所说，我正在尝试将Eigen::VectorXd转换为std::vector。向量是通过对角化一个矩阵，然后取该过程的第一个特征向量来获得的。 #include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <iomanip>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
using namespace std;
int main()
{
vector<d
浏览 589提问于2021-04-17得票数 1
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1回答
为了在Eigen中声明密集矩阵的向量，我使用以下格式 std::vector<Eigen::MatrixXd> AMAT(idx, Eigen::MatrixXd::Zero(1000,1000)); 其中idx是向量大小。是否有定义稀疏矩阵的等价声明？我现在将一个稀疏矩阵声明为 Eigen::SparseMatrix<double> BMAT(1000,1000); 对于我来说，定义这样一个矩阵的向量比为每个索引声明单独的稀疏矩阵更有效率。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 30提问于2021-01-07得票数 1
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1回答
我已经在互联网上搜索和阅读了本教程，所有关于变换，旋转，但我不知道如何将旋转应用于2向量。通常是矩阵向量的乘积。我使用的是Visual studio 2010。Windows 7。以下是我的代码
#define _USE_MATH_DEFINES
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Geometry>
using namespace std;
using Eigen::VectorXd;
using Eigen::VectorX
浏览 0提问于2016-05-26得票数 2
2回答
我正在使用Eigen Solver。我在从我创建的矢量/矩阵中检索值时遇到问题。例如，在下面的代码中，我没有错误，但得到了一个运行时错误。
#include <iostream>
#include <math.h>
#include <vector>
#include <Eigen\Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix3f A;
Vector3f b;
vector<float> c;
A <
浏览 8提问于2017-08-11得票数 1
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我想知道是否能够有效地找到稀疏矩阵中的最大/最小系数。
minCoeff()/maxCoeff()函数似乎不是为稀疏矩阵实现的，这有点奇怪。
我找到了这个答案，，但我想不出来。
using Tmp = typename remove_cv_ref<decltype(matrix)>::type;
if constexpr(std::is_base_of<Eigen::SparseMatrixBase<Tmp>, Tmp>::value)
max = Eigen::Map<const Vector>(matrix.valuePtr(), ma
浏览 0提问于2019-08-14得票数 4
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1回答
我收到以下错误:在另外两个部分中错误A[i][j]== 0和A[i][j]使用的原因。我在代码中使用了这三次来检查A矩阵的第一行和第j列是否等于零。但是，由于A矩阵很大，包含了那么多的零，所以我将它定义为稀疏矩阵。但是，如何在稀疏矩阵A中找到/查找行i和列j？
到目前为止，我已经尝试过A.coeff[i][j] == 0，但没有成功。
Type 'std::tuple_element<0, std::tuple<Eigen::SparseMatrix<double, 0>, std::vector<double>, std::vector<do
浏览 5提问于2022-03-02得票数 -2
回答已采纳
1回答
我有一个std::vector，其中填充了3x3 opencv矩阵。我想展开矩阵并将它们写成一个9xn的eigen::matrix。
std::vector<cv::Mat1d> cvMatrix;
// some code that generates a std::vector with 3880 cv matrices, the cv matrices have the size 3x3
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 9> eigenMatrix;
for (int i = 0; i < curvatures
浏览 13提问于2019-11-04得票数 0
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2回答
例如，我一直试图通过一个函数在运行时给出矩阵的大小。
Eigen::MatrixXd FileReader::load_csv(const std::string & path, const int rows_csv, const int columns_csv) {
std::ifstream indata;
indata.open(path);
std::string line;
std::vector<double> values;
int rows = 0;
while (getline(indata, line))
浏览 9提问于2016-10-18得票数 0
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我想使用存储在特征向量()中的数据
Eigen::Vector<double, 6> vec({1,2,3,4,5,6});
就好像它们是三角矩阵一样
1 2 3
0 4 5
0 0 6
我知道如何使用特征的Map对一个完整的矩阵进行处理。
Eigen::Vector<double, 9> vec({1,2,3,4,5,6,7,8,9});
std::cout << Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, 3, 3, RowMajor>>(vec.data());
产
1 2 3
4 5 6
7 8 9
然
浏览 12提问于2022-08-31得票数 0
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2回答
我有一个特征矩阵：
Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, VECTOR_SIZE> my_matrix(num_vectors, VECTOR_SIZE);
我有一个包含VECTOR_SIZE元素的双精度数组：
double my_vector_data[VECTOR_SIZE];
我想将数组my_vector_data中的数据复制到my_matrix中的某一行中。
如何将这样的C++向量分配到特征矩阵中的特定行(向量)？
浏览 6提问于2018-02-27得票数 1
3回答
下面是比较特征和For循环执行矩阵矩阵乘积所需时间的C++实现。对For循环进行了优化，以尽量减少缓存丢失。for循环最初比特征循环要快，但最终会变慢( 500×500矩阵的倍数可达2)。我还应该做些什么来和艾根竞争呢？阻塞是导致本征表现更好的原因吗？如果是这样，我应该如何将阻塞添加到for循环中？
#include<iostream>
#include<Eigen/Dense>
#include<ctime>
int main(int argc, char* argv[]) {
srand(time(NULL));
// Input t
浏览 2提问于2016-02-25得票数 12
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我想用本征来计算稀疏矩阵的cholesky分解。然而，结果是不正确的，我找不到理由。我怎样才能得到正确的答案？
在特征中是否有特殊的例程，利用稀疏矩阵的结构来提高性能(如下面的例子或三角形矩阵中的带状矩阵)？
#include <iostream>
#include <Eigen/Sparse>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
// create sparse Matrix
int n = 5;
std::vector<Eigen::Triplet<double> &g
浏览 0提问于2018-11-09得票数 1
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1回答
我正在尝试填充一个稀疏的RowMajor矩阵。按照指南，我使用了三胞胎方法：
Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor> data_matrix(rows, cols);
....
void get_data(const char *dir_name, std::vector<T> tripletList, Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor> data_matrix) {
uint64_t row_iter = 0;
for (std::string fi
浏览 2提问于2017-06-21得票数 0
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1回答
我正在尝试将一个有效的Armadillo函数移植到Eigen，但遇到了一个问题RcppEigen向量和矩阵子集。 下面是我的函数： //[[Rcpp::depends(RcppEigen)]]
#include
using namespace Eigen;
// [[Rcpp::export]]
Eigen::VectorXd fastnnls_eigen(const Eigen::MatrixXd& a, const Eigen::VectorXd& b, int maxit = 50) {
Eigen::VectorXd x = (a).llt().solve((
浏览 30提问于2021-02-27得票数 0
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2回答
我使用以下代码在Eigen3中创建了一个稀疏矩阵：
#include <eigen3/Eigen/Sparse>
#include <eigen3/unsupported/Eigen/src/SparseExtra/MarketIO.h>
#include <vector>
using SpMatrix = Eigen::SparseMatrix<double>;
using Eigen::SparseMatrix;
using S = Eigen::Triplet<double>;
using namespace std;
usi
浏览 0提问于2017-11-13得票数 0
2回答
我试图从包含一些简单的笛卡儿点结构的向量中填充一个特征矩阵(双列的双列)，但是，当使用运算符<<时，我得到了一个错误。
最低失败示例(使用MSVC 2017)：
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
struct point {
double x, y;
};
int main() {
std::vector<point> points = {
point{0.0, 0.0},
point{0.5, 0.0},
point{0.0,
浏览 0提问于2019-02-11得票数 2
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1回答
我正在尝试使用Boost Spirit X3解析Eigen::Matrix3f矩阵，其中输入字符串为matrix(a,b,c,d,tx,ty)，生成的特征3x3矩阵如下所示： [a, c, tx
b, d, ty
0, 0, 1] 我已经可以合成std::vector<float>属性了，但是我想要合成Eigen::Matrix3f。合成Eigen::Matrix3f (或任何其他自定义矩阵类型)的最佳方法是什么？
浏览 17提问于2019-06-03得票数 0
1回答
稀疏特征矩阵的子集列
、、、
据我所知，在本征中有一些稀疏矩阵(列主要)的子集列。但我不能称之为稀疏矩阵：
Eigen::SparseMatrix<double> m;
std::vector<int> indices = {1, 5, 3, 6};
// error: type 'Eigen::SparseMatrix<double>' does not provide a call operator
m(Eigen::all, indices);
有什么解决办法吗？
UPD1显式地指定列可以按任意顺序排列。
浏览 12提问于2022-02-02得票数 0
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1回答
我想比较一下两种Eigen::SparseMatrix
有res.isApprox(ans)方法存在，但不幸的是，在不同稀疏模式的情况下，断言失败了，据我所知
AffineInvariantDeformerTest01: Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:934: void Eigen::internal::set_from_triplets(const InputIterator&, const InputIterator&, SparseMatrixType&, DupFunctor) [with InputIterator =
浏览 0提问于2019-06-11得票数 1
回答已采纳
1回答
我对以下代码感到困惑：
#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
class Foo {};
void f(Eigen::MatrixXd const &) {}
void f(std::vector<Eigen::MatrixXd> const &) {}
void g(Foo const &) {}
void g(std::vector<Foo> const &) {}
int main()
{
Foo a, b, c;
Eigen::Matrix
浏览 0提问于2014-11-05得票数 0
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2回答
我使用C++中的特征库来求解稀疏线性方程: Ax=b，其中，a是正方形稀疏矩阵，b是矩形稀疏矩阵。我有多个A矩阵的实例，并且每个实例都有多个右侧的b。因此，我希望对所有的A矩阵进行一次分解，并存储它们，然后存储每个A和每个b的解。
我尝试使用C++向量来存储所有求解器。这是我写的示例代码：
vector<Eigen::SparseMatrix<double>> A;
//fill in all A matrices
vector<Eigen::SparseLU<Eigen::SparseMatrix<double>>> solver
浏览 1提问于2019-08-26得票数 0
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