将向量的值传递给特征库格式[重复]

Posted 2023-02-21

【中文标题】将向量的值传递给特征库格式[重复]

【英文标题】：Passing values of vectors to Eigen library format [duplicate]

【发布时间】：2017-07-26 13:36:05

【问题描述】：

我正在尝试使用 Eigen 对 A 作为二维平方向量的能力来求解线性方程 Ax=b。我将 A 和 b 分别作为基于 C++ 的 2D 向量和 1D 向量。但是，我找不到将它们的值传递给特征格式矩阵和向量的方法。你能告诉我如何以 Eigen 格式复制变量吗？ 此外，一开始应该包括什么才能使用 Map 类作为可能的溶剂？！ 代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>

#include "Eigen/Dense"

using namespace std;
using namespace Eigen;
int main()

    // Let's consider that the A and b are following CPP based vectors:
    vector<vector<double>> mainA=   10.,11.,12. , 13.,14.,15. , 16.,17.,18.  ;  
    vector<double> mainB =  2.,5.,8. ;

    // ??? Here I need to do something to pass the values to the following Eigen 
    //format matrix and vector

    MatrixXf A;
    VectorXf b;

    cout << "Here is the matrix A:\n" << A << endl;
    cout << "Here is the vector b:\n" << b << endl;
    Vector3f x = A.colPivHouseholderQr().solve(b);
    cout << "The solution is:\n" << x << endl;

【问题讨论】：

你为什么不only使用Eigen类型？为什么需要 C++ 向量？

@Some程序员老兄原因是我目前有现有的向量，我需要将这些值用于我的操作！

我在这里找到了一些东西：eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMapClass.html> 但不知道如何正确使用它以及我应该在开头包含什么！

@Avi Ginsburg 谢谢你的回答，我想知道主向量是否应该是“std::vector<:vector>>>”？！因为我尝试了 "std::vector<:vector>>" 并在 Map 中出现错误！

如果您想将double Eigen-vector 类型分配给float Eigen 矩阵/向量，您还需要将其转换为：Eigen::VectorXd::Map(mainA[i].data(), 3).cast<float>()

【参考方案1】：

正如 cmets 中提到的，Eigen::Map 应该可以解决问题。 通常不使用Unaligned 就可以逃脱，但为了正确/稳定，最好使用它：

auto A = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd, Eigen::Unaligned>(mainA.data(), mainA.size(), mainA[0].size())
auto b = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unaligned>(mainB.data(), mainB.size());

Vector3d x = A.colPivHouseholderQr().solve(b);

要回答以下关于健壮性的问题：这可以使用辅助函数来完成：

template <typename T, int Align>
Eigen::Map<Eigen::Matrix<T, -1, -1>, Align> CreateMatrix(const std::vector<std::vector<T>>& x)

    int R = x.size();
    assert(!x.empty());
    int C = x[0].size();
    #ifndef NDEBUG
    for(int r=1; r < R; r++)
        assert(x[r].size() == x[0].size());
    #endif
    return auto A = Eigen::Map<Eigen::Matrix<T,-1,-1>, Align>(x.data(), R, C);

虽然它看起来很冗长，但它会进行大量的健全性检查，然后您可以在进行单元测试的所有代码中依赖这些检查。

【讨论】：

我想知道是否有更可靠的方法来定义基于特征格式的矩阵或向量？我之所以问，是因为我的代码中有内存（与 malloc 相关）泄漏，您可以找到我的问题 here。感谢您的帮助。