Eigen3学习笔记——密集矩阵和数组操作(1)

最新推荐文章于 2025-07-24 15:43:53 发布
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Eigen3学习笔记

密集矩阵和数组操作

矩阵类

在Eigen中，所有的矩阵和向量都是Matrix类模板的对象。

Matrix的前三个模板参数(与后面一部分内容整合在一起)

Martix一共需要6个参数，前三个必须有的模板参数如下：

Matrix<typename Scalar,
       int RowsAtCompileTime,
       int ColsAtCompileTime,
       int Options = 0,
       int MaxRowsAtCompileTime = RowsAtCompileTime,
       int MaxColsAtCompileTime = ColsAtCompile
参数 含义
Scalar 指定矩阵内元素的数据类型
RowsAtCompileTime 矩阵的行数
ColsAtCompileTime 矩阵的列数
Option 表明矩阵存储先存行还是列，默认是列优先，Option=RowMajor时，行优先
MaxRowsAtCompileTime 动态矩阵的最大行数
MaxColsAtCompileTim
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MATLAB中的稀疏矩阵和密集矩阵
计算机视觉之光
02-23 1332
在MATLAB中，矩阵可以表示为密集或稀疏格式。通常，矩阵默认以密集格式存储，这意味着每个元素都明确地存储在内存中，无论它的值是多少。然而，当矩阵含有大量的零元素时，这种存储方式就会变得非常低效。为了更有效地存储和操作这种矩阵，可以使用稀疏矩阵表示，其中只记录非零元素和它们的索引位置。
Matlab——稀疏矩阵与密集矩阵函数
与其临渊羡鱼,不如退而结网
08-09 1517
在本篇文章中，我们将重点介绍Matlab中的稀疏矩阵函数sparse和密集矩阵函数full的使用。稀疏矩阵函数sparse和密集矩阵函数full是在Matlab中处理稀疏和密集数据时常用的函数。而full函数则用于将稀疏矩阵转换为密集矩阵，便于进行后续的计算和操作。通过full函数，我们可以将稀疏矩阵中的所有元素都填充到密集矩阵中。通过full函数，我们成功地将稀疏矩阵转换为了密集矩阵，并以二维数组的形式展示出来。密集矩阵函数full用于将稀疏矩阵转换为密集矩阵。Matlab——稀疏矩阵与密集矩阵函数。
eigen3源码
10-16
caffe中提供了c++的接口，所以在c++矩阵对矩阵的处理是不可避免的，所以这里使用了eigen库来实现c++对矩阵、向量等的快速处理。 eigen是开源、并且不用编译的库，主要原因是它提供的实现都是模板，所以不能使用编译好的链接库。 下面介绍Ubuntu下的相关配置： 1、安装 该部分主要参照eigen3下载后的安装文档： 1）在INSTALL文件所在的文件路径新建一个文件夹如build_dir(m) 2）进入build_dir（cd build_dir） 3)cmake .. 4)make 5)sudo make install 安装后头文件在： usr/local/include/eigen3
Eigen3第一期——Dense matrix and array manipulation/The Matrix class
weixin_51009494的博客
03-23 688
C++是我这个行业的主要语言，所以还是需要认真的学习一下，Eigen3是C++生态中非常重要的第三方库，主要完成矩阵的计算，我找了一下没找到成熟的学习教程，和后面发现官网上有纯英文教程。所以现在决定跟着网上官方教程走一遍，即学习了c++还顺带学习了英语，岂不是double win？所以本系列算是Eigen3教程也算是网页汉化。大部分为网页翻译，也会有部分个人批注。
Eigen库学习笔记（2）—— 密集矩阵和数组操作
weixin_46180132的博客
11-05 449
总目录 1. 矩阵类 2. 矩阵与向量运算 3. 数组类和系数操作 4. 矩阵和数组转化 一、矩阵类。 包含矩阵和向量。因为向量是行或列为1的特殊矩阵。 Matrix<type, row, col> ·type指参数类型，通常为float。 ·row/col指矩阵的行数及列数 矩阵基操之构建矩阵 // Matrix_f/d，_上是数字的，就是静态，是X的，就是动态。f是float，d是double. Matrix3f m(3,3); //声明3*3的静态矩阵 m << 1,2,3,
Eigen3ToPython
whuzhang16的博客
04-21 356
Eigen3ToPython 如果是自己编译这份源码，注意代码存放路径不要有中文。
Eigen入门之密集矩阵 1 -- 类Matrix介绍
whereismatrix的专栏
02-18 1736
简介 本篇介绍Eigen中的Matrix类。在Eigen中，矩阵和向量的类型都用Matrix来表示。向量是一种特殊的矩阵，其只有一行或者一列。 Matrix构造 在Matrix.h中，定义了Matrix类， 其中的构造器包括如下的5个，可以看到定义Vector也是使用Matrix。 /** \brief Constructs a fixed-sized matrix initializ...
Eigen3学习笔记——密集矩阵和数组操作(2)
mapleleaf98的博客
09-02 1060
矩阵和算数运算 Eigen 通过重载C++的算数运算符或特殊方法来进行矩阵的算数运算 加减 参与加减的矩阵要满足行列情况，并且元素数据类型也要相同，Eigen 不会自己进行数据类型转换。 //这里简单给出加减法运算，注意数据矩阵的数据类型 Matrix2d a; a << 1, 2, 3, 4; MatrixXd b(2,2); b << 2, 3, 1, 4; //双目加法：a+b //双目减法：a-b //单目减法：-a //复合加法：a+=b //a = a + b;
Eigen学习笔记1---简单了解
weixin_44210987的博客
11-20 1932
密集矩阵和数组处理 模块和头文件 本征库分为一个核心模块和几个其他模块。 每个模块都有一个相应的头文件，必须使用该头文件才能使用该模块。 提供Dense和Eigen头文件可方便地一次访问多个模块。 模 块 头文件 内容 Core #include <Eigen/Core> Matrix和Array类,基本线性代数(包括三角形和自伴随积)，数组操作 Geometry #include <Eigen/Geometry> Transform, Translation,
Eigen学习笔记(1)-入门
ClaireQi的博客
12-09 682
原文：Eigen官网-Getting started 参考： “Eigen学习” “Eigen教程(1)”
Eigen学习笔记(6)-高级初始化
ClaireQi的博客
12-13 1249
原文：Eigen官网-Advanced initialization 本篇介绍几种矩阵初始化的高级方法，重点介绍逗号初始化和特殊矩阵（单位阵、零阵）。 1. 逗号初始化 （1）Eigen提供了逗号操作符允许我们方便地为矩阵/向量/数组中的元素赋值。按从左到右，从上到下的顺序列出所有元素，并用逗号进行分隔。需要注意的是，对象的尺寸需要事先指定，而且所列出的元素数目要和操作对象的尺寸大小一致。 （2）...
【python源码】——采用eigen为python写矩阵运算拓展（三）
怡宝2号
01-27 1089
整理修改自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/106773873 关键词:c++,python,eigen 1. 环境 python3.6 g++7.5 eigen3 2. 拓展 stub.cc #define PY_SSIZE_T_CLEAN #include <Python.h> extern PyObject* initModule(); PyMODINIT_FUNC PyInit_matrix(void) // python import时的入.
Eigen入门之密集矩阵 1 — 类Matrix介绍
01-07
简介 本篇介绍Eigen中的Matrix类。在Eigen中，矩阵和向量的类型都用Matrix来表示。向量是一种特殊的矩阵，其只有一行或者一列。 Matrix构造 在Matrix.h中，定义了Matrix类， 其中的构造器包括如下的5个，可以看到定义Vector也是使用Matrix。 /** \brief Constructs a fixed-sized matrix initialized with coefficients starting at \a data */ EIGEN_DEVICE_FUNC explicit Matrix(const Scalar *
Efficient Java Matrix Library:EJML 是一个用于密集矩阵的线性代数库。-开源
05-30
Efficient Java Matrix Library (EJML) 是一个用于处理密集矩阵的线性代数库。 它的设计目标是； 1) 对小型和大型矩阵都尽可能具有计算和内存效率，以及 2) 新手和专家都可以访问。 这些目标是通过动态选择在 r 使用的最佳算法来实现的
Eigen3 教程基础篇（二）
jucat的博客
08-16 1084
Eigen3 教程
Eigen-矩阵切片和索引
洪源兄
02-29 1860
本页介绍了操作符 () 为索引子集行和列提供的多种可能性。这个API已经在特性3.4中引入。它支持块API提出的所有特性，以及更多。特别是，它支持切片，包括在矩阵中均匀间隔的一组行、列或元素，或者从索引数组中索引。上述所有操作都通过通用的下面的API方法处理。索引单行或列的整数，包括符号索引。符号Eigen::all表示按递增顺序排列的全部行或列。一个由Eigen::seq、Eigen::seqN或Eigen::placeholders::lastN函数构造的算术序列。任何一维矢量/整数数组。
Eigen入门之密集矩阵 8 - resharp & slicing切片
whereismatrix的专栏
02-24 2115
简介 Eigen还没有提供resharp或者slicing的处理函数，但是，可以使用Map 类来实现这些功能。 实现resharp 操作Resharp及修改Matrix的维度大小，而其系数保持不变。Resharp时，应该返回一个对象，而保留原对象不变。 Eigen提供了示例. MatrixXf M1(3,3); // Column-major storage M1 <&...
[Eigen中文文档] 切片和索引
淋曦的进击手记
04-14 2376
所有上述操作都是通过索引单行或列的整数，包括符号索引符号Eigen::all表示按递增顺序排列的所有行或列由Eigen::seq或者函数构造的算数序列任意一维整数向量、数组，形式如Eigen向量数组表达式std::array、 C的数组int[N]更一般的，该函数可以接受任何有下列两个成员函数接口的对象其中代表任何可以与兼容的整数，如更一般的，operator()Index i;这意味着可以构建自己的序列生成器并将其传递给operator()。Matrix3i A;
MIT线性代数01_方程组的几何解释
最新发布
cv小学dl三年级
07-24 393
本文介绍了线性代数中线性方程组的三种表示方法：行视图（row picture）、列视图（column picture）和矩阵形式（matrix form）。通过一个二元一次方程组示例，展示了如何用不同视角理解方程组，并扩展到三元方程组。重点讨论了矩阵的可解性问题，引入了非奇异矩阵（可逆矩阵）的概念，指出只有当矩阵各列的线性组合能充满整个空间时，方程组Ax=b才存在唯一解。最后通过一个2×2矩阵的实例演示了矩阵乘法的线性组合本质。
leftCols（）
08-27
- *1* *3* [Eigen3学习笔记——密集矩阵和数组操作(2)](https://blog.youkuaiyun.com/mapleleaf98/article/details/120069920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":...
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