Eigen的简单用法

最新推荐文章于 2025-02-25 14:06:38 发布
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Eigen库提供了方便的矩阵操作，如重载的"<<"操作符用于元素赋值，以及transpose()、conjugate()和adjoint()函数进行矩阵转换。这些函数返回转换后的结果，若需原地修改矩阵，可使用transposeInPlace()和adjointInPlace()等InPlace函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在Eigen中重载了"<<"操作符，通过该操作符即可以一个一个元素的进行赋值，也可以一块一块的赋值。

当前矩阵的行数、列数、大小可以通过rows()，cols()和size()来获取，对于动态矩阵可以通过resize()函数来动态修改矩阵的大小.
需注意：
(1) 固定大小的矩阵是不能使用resize（）来修改矩阵的大小；
最低0.47元/天 解锁文章
Eigen使用
tony365的博客
01-20 1041
eigen库在visualstudio中的使用：只需要添加包含目录即可。
C++Eigen简单使用
风雪夜不眠人的博客
07-06 1187
头文件 使用时包含头文件，大多数功能均可使用 #include<Eigen/Dense> 矩阵创造 Eigen::Matrix<double, 3, 3> A; //或者 Matrix3d B; 矩阵填充 A<<1,2,3,4,5,6,7,8,9; 矩阵运算 cout << "A转置矩阵：\n" << A.transpose() << endl; cout << "A伴随矩阵：\n" <&lt.
Eigen用法
MyObject-C的专栏
08-05 477
Eigen网址： https://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1MatrixBase.html 可以查阅相关类的介绍以及API 使用： 51 //initialize 52 std::map<int, Eigen::VectorXf> mp; 53 mp[1].resize(400); 54 55 Eigen::VectorXf x1; 56 cout << "si..
分类模型中---softmax 函数
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KIKI3666的博客
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softmax函数的定义如下：其中，��xi​ 是模型输出的第 �i 个元素，�n 是类别的总数。
Eigen库使用
wokaowokaowokao12345的专栏
11-29 1万+
前言Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持 得到的线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。配置关于Eigen库的配置只需要在属性表包含目录中添加Eigen路径即可。 例子Example 1：#include <iostream> #include <Eigen/Dense>void main() { Eigen::MatrixXd m(2, 2); /
eigen的简单用法汇总
penuel
10-10 1288
Eigen帮助文档的地址：http://eigen.tuxfamily.org/dox/pages.html Eigen的论坛:http://forum.kde.org/viewforum.php?f=74 1.一些基本运算 #include <iostream> using namespace std; #include <ctime> //核心部分 #incl...
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网络资源是无限的
08-09 8万+
Eigen介绍及简单使用！
eigen库使用方法.zip
05-24
**Eigen库使用方法** Eigen是一个开源的C++矩阵和向量库，专为数值计算而设计，它在C++环境中提供了高效、灵活且易于使用的线性代数操作。Eigen库适用于各种应用场景，包括机器学习、图像处理、物理模拟等，其核心...
Eigen库的简单实用说明
03-09
本文主要介绍了Eigen库的基本概念和使用方法，包括如何包含头文件、定义不同类型的矩阵、初始化矩阵、获取矩阵信息、矩阵和数组之间的转换以及调整矩阵大小等。通过学习这些基础知识，可以帮助开发人员快速上手并...
C++eigen库和dlib库使用笔记.md
08-24
Eigen库可以通过多种方式安装，最简单的方法是从GitHub下载源码并将其添加到项目的包含路径中。由于Eigen是一个头文件库，因此无需额外的编译或链接步骤。 ##### 2.3 矩阵和向量的定义与初始化 Eigen提供了`...
Eigen3检查安装测试代码
10-21
这两个文件可能是用来验证Eigen3功能的简单示例。 `test_eigen.c`可能包含以下内容： ```c #include #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::Matrix3f m = Eigen::Matrix3f::Random(); std::cout ; ...
Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen的简单用法
热门推荐
Augusdi的专栏
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Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.youkuaiyun.com/hjx_1000/article/details/8490653Eig
Eigen 学习
算法攻城狮
11-07 1008
转载 Eigen非常方便矩阵操作，当然它的功能不止如此，由于本人只用到了它的矩阵相关操作，所以这里只给出了它的一些矩阵相关的简单用法，以方便快速入门。矩阵操作在算法研究过程中，非常重要，例如在图像处理中二维高斯拟合求取光斑中心时使用Eigen提供的矩阵算法，差不多十来行代码即可实现，具体可见：http://blog.youkuaiyun.com/hjx_1000/article/details/849065...
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scott198512的博客
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Eigen矩阵运算主要函数
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04-24 843
Eigen基本介绍 来自: https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/47378515. Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库。 Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 矩阵的定义：Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有六个模板参数，常用的只
模仿Eigen矩阵使用＜＜实现赋值操作
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09-20 926
感觉eigen使用<<实现对矩阵的赋值用起来特别的方便，所以也想在自己做的类里面实现这个功能。 自己根据功能实现出来了一个版本，目前还没有添加异常检查，仅仅实现了基本的功能，也不知道eigen底层是不是这么实现的，但总之是聊胜于无了。 其实比较关键的一个操作就是在类里面设置了一个私有类，这个私有类充当一个缓冲区的功能，并且重载了逗号操作符，从而实现了功能。 #include<iostream> #include<vector> class MyVector { priv
Eigen的简单使用说明
叶月枫天的博客
06-27 1563
参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/houjixin/article/details/8490941 Eigen矩阵运算开源库完全使用指南 - 程序员大本营 (pianshen.com) 帮助文档：https://pan.baidu.com/s/104CuzGo9KtW5Rtlvp5EuSg sysu 1. 前言 本篇文档主要目的为记录个人使用Eigen时遇到的一些问题以及使用心得等等，其实更多的是留给自己日后方便重新查看吧。目前遇到的最奇怪的问题就是动态矩阵相加报错的b...
eigen()的用法
大鱼的博客
12-06 1万+
这方面的资料，还是去看R语言官方的帮助文档（在命令行敲下面的命令）： help("eigen") 可以得到网页版的页面：   eigen的中文含义就是本征的意思，在学习线性代数的时候不是学过特征向量，特征值，其实意思是一样的 用法： eigen(x, symmetric, only.values = FALSE, EISPACK = FALSE) 具体参数参考官方文档，我...
eigen库使用方法
12-29
### 如何使用Eigen库 #### 安装与配置 为了使用Eigen库，在本地环境中安装并配置是必要的。对于大多数Linux发行版，可以通过包管理器来安装Eigen： ```bash sudo apt-get install libeigen3-dev ``` 如果采用源码编译的方式，则可以从官方仓库下载最新版本的Eigen，并解压到合适的位置。 在构建基于Eigen的应用程序时，需告知编译工具链Eigen头文件所在路径。例如，在`CMakeLists.txt`中指定包含目录[^3]： ```cmake include_directories("/usr/include/eigen3") ``` 这一步骤确保了编译期间能够找到Eigen提供的模板定义。 #### 基本用法示例 下面给出一段简单的代码片段展示如何创建矩阵对象以及执行基本操作： ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { MatrixXd m(2, 2); // 创建一个2x2双精度浮点型矩阵 m << 1, 2, 3, 4; // 使用逗号分隔符初始化元素值 VectorXd v(2); v << 5, 6; // 初始化列向量 cout << "Here is the matrix m:\n" << m << endl; cout << "Here is the vector v:\n" << v << endl; // 执行乘法运算并将结果存储在一个新的变量里 VectorXd result = m * v; cout << "m*v =" << endl << result << endl; } ``` 上述例子展示了如何声明矩阵和向量、填充数据以及完成一次标准的矩阵-向量相乘计算[^1]。 #### 获取更多帮助资源 除了查阅官方文档外，还可以访问官方网站获取详细的API说明和其他教程资料。Eigen的设计理念之一就是让用户可以像写MATLAB那样自然流畅地编写高效的C++代码，因此其文档也特别注重易读性和实用性[^2]。
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