C 矩阵处理工具 Eigen

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最近和一些朋友讨论到了C++中数学工具的问题，以前总是很2地自己写矩阵运算，或者有时候在matlab里计算了一些数据再往C程序里倒，唉~想想那些年，我们白写的代码啊……人家早已封装好了！首先推荐几个可以在C++中调用的数学平台：eigen、bias、lapack、svd、CMatrix，本文着重eigen做以讲解，希望对各位有所帮助。

下面是本文主线，主要围绕下面几点进行讲解：

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Eigen是什么？

Eigen3哪里下载？

Eigen3的配置

Eigen3 样例代码有没有？

去哪里更深入学习？

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Eigen是什么？

Eigen是C++中可以用来调用并进行矩阵计算的一个库，里面封装了一些类，需要的头文件和功能如下：

Eigen的主页上有一些更详细的Eigen介绍。

Eigen3哪里下载？

这里是我下好的，这里是官网主页，请自行下载，是个code包，不用安装。

Eigen的配置

直接上图了，附加包含目录那里填上你放Eigen文件夹的位置即可。

Eigen的样例代码有没有？

当然有，这篇文章重点就是这里！

以下是我整理的一些常用操作，基本的矩阵运算就在下面了，算是个入门吧~主要分以下几部分：

建议大家放到编译环境里去看，因为我这里有一些region的东西，编译器下更方便看~

#include <iostream>#include <Eigen/Dense>//using Eigen::MatrixXd;using namespace Eigen;using namespace Eigen::internal;using namespace Eigen::Architecture;using namespace std;int main(){#pragma region one_d_object cout<<"*******************1D-object****************"<<endl; Vector4d v1; v1<< 1,2,3,4; cout<<"v1=\n"<<v1<<endl; VectorXd v2(3); v2<<1,2,3; cout<<"v2=\n"<<v2<<endl; Array4i v3; v3<<1,2,3,4; cout<<"v3=\n"<<v3<<endl; ArrayXf v4(3); v4<<1,2,3; cout<<"v4=\n"<<v4<<endl;#pragma endregion#pragma region two_d_object  cout<<"*******************2D-object****************"<<endl; //2D objects: MatrixXd m(2,2); //method 1 m(0,0) = 3; m(1,0) = 2.5; m(0,1) = -1; m(1,1) = m(1,0) + m(0,1); //method 2 m<<3,-1,  2.5,-1.5; cout <<"m=\n"<< m << endl;#pragma endregion#pragma region Comma_initializer cout<<"*******************Initialization****************"<<endl; int rows=5; int cols=5; MatrixXf m1(rows,cols); m1<<( Matrix3f()<<1,2,3,4,5,6,7,8,9 ).finished(),  MatrixXf::Zero(3,cols-3),  MatrixXf::Zero(rows-3,3),  MatrixXf::Identity(rows-3,cols-3); cout<<"m1=\n"<<m1<<endl;#pragma endregion#pragma region Runtime_info  cout<<"*******************Runtime Info****************"<<endl; MatrixXf m2(5,4); m2<<MatrixXf::Identity(5,4); cout<<"m2=\n"<<m2<<endl; MatrixXf m3; m3=m1*m2; cout<<"m3.rows()="<<m3.rows()<<"  ;  "       <<"m3.cols()="<< m3.cols()<<endl;  cout<<"m3=\n"<<m3<<endl;#pragma endregion #pragma region Resizing  cout<<"*******************Resizing****************"<<endl; //1D-resize  v1.resize(4); cout<<"Recover v1 to 4*1 array : v1=\n"<<v1<<endl; //2D-resize m.resize(2,3); m.resize(Eigen::NoChange, 3); m.resizeLike(m2); m.resize(2,2); #pragma endregion#pragma region Coeff_access  cout<<"*******************Coefficient access****************"<<endl; float tx=v1(1); tx=m1(1,1); cout<<endl;#pragma endregion#pragma  region Predefined_matrix cout<<"*******************Predefined Matrix****************"<<endl; //1D-object typedef  Matrix3f   FixedXD; FixedXD x;  x=FixedXD::Zero(); x=FixedXD::Ones(); x=FixedXD::Constant(tx);//tx is the value x=FixedXD::Random(); cout<<"x=\n"<<x<<endl; typedef ArrayXf Dynamic1D; //或者 typedef VectorXf Dynamic1D int size=3; Dynamic1D xx; xx=Dynamic1D::Zero(size); xx=Dynamic1D::Ones(size); xx=Dynamic1D::Constant(size,tx); xx=Dynamic1D::Random(size); cout<<"xx=\n"<<x<<endl; //2D-object typedef MatrixXf Dynamic2D; Dynamic2D y; y=Dynamic2D::Zero(rows,cols); y=Dynamic2D::Ones(rows,cols); y=Dynamic2D::Constant(rows,cols,tx);//tx is the value y=Dynamic2D::Random(rows,cols);#pragma endregion#pragma region Arithmetic_Operators cout<<"******************* Arithmetic_Operators****************"<<endl; //add & sub MatrixXf m4(5,4); MatrixXf m5; m4=m2+m3; m3-=m2; //product m3=m1*m2;  //transposition m5=m4.transpose(); //m5=m.adjoint();//伴随矩阵   //dot product double xtt; cout<<"v1=\n"<<v1<<endl; v2.resize(4); v2<<VectorXd::Ones(4); cout<<"v2=\n"<<v2<<endl; cout<<"*************dot product*************"<<endl; xtt=v1.dot(v2); cout<<"v1.*v2="<<xtt<<endl; //vector norm cout<<"*************matrix norm*************"<<endl; xtt=v1.norm(); cout<<"norm of v1="<<xtt<<endl; xtt=v1.squaredNorm(); cout<<"SquareNorm of v1="<<xtt<<endl;#pragma endregioncout<<endl;}

去哪里更深入学习？

Please refer to Eigen中的类及函数、Eigen的官方教程，和一些教程上的相关内容。

关于编程工具的更多讨论或建议，请继续关注本博客和新浪微博Sophia_qing.

           

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