C++ armadillo库 mat 转 cube

最新推荐文章于 2025-06-20 21:17:52 发布

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#armadillo #mat #cube #C++

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本文介绍如何使用Armadillo库将一个120x1的矩阵转换为3x4x10的张量。通过先将矩阵赋值给一个切片，再进行reshape操作，实现矩阵到张量的转换。

一个120*1size的矩阵转成 3*4*10的张量，关键代码

#include <armadillo>

arma::mat A(120, 1);

arma::cube B(120, 1,1);

B.slice(0)=A;

B..reshape(3,4,10);

思路，

armadillo没有直接从矩阵转成张量的cube构造函数，

可以利用slice间接实现。

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C++ armadillo库 cube 转 mat

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11-19

537

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2236

为方便起见，每个向量类型都有几个预定义的 typedef （其中类型为：urowvec、irowvec、frowvec、rowvec、cx_frowvec、cx_rowvec）。为方便起见，每个向量类型都有几个预定义的 typedef （其中类型为：UVEC、IVEC、FVEC、VEC、cx_fvec、cx_vec以及相应的 COLVEC 版本）。注意：涉及相等比较的运算符（比如 , , ,）不建议用于 mat 或 fmat 类型的矩阵，由于浮点元素类型的精度必然有限;向量的内存在编译时保留。

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dbdxnuliba的博客

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满城风絮

05-01

4万+

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在C++中使用Armadillo库时，`mat`是一个非常核心的类模板，用于表示矩阵。它提供了丰富的构造函数、成员函数和操作符重载来处理矩阵运算。 ### 基本用法 - **创建矩阵**：可以通过多种方式创建一个`mat`对象，包括默认构造、指定大小构造等。 - **访问维度信息**：可以使用`.n_rows`获取行数，`.n_cols`获取列数，`.n_elem`获取元素总数[^1]。 - **填充数据**：可以直接赋值或者使用随机生成器如`.randu()`或`.randn()`填充矩阵。 - **执行数学运算**：支持基本的加减乘除以及更复杂的线性代数操作。下面是一些具体的代码示例： ```cpp #include <armadillo> int main() { // 创建并初始化一个3x4的单位矩阵 arma::mat A = arma::eye<arma::mat>(3, 4); // 输出矩阵A的尺寸 std::cout << "Matrix A has " << A.n_rows << " rows and " << A.n_cols << " columns." << std::endl; // 创建一个5x5的随机矩阵 arma::mat B; B.randu(5, 5); // 使用均匀分布随机数填充 // 计算B的平方 arma::mat C = arma::pow(B, 2); // 注意这里使用了命名空间arma::来进行幂运算[^2] // 打印原始矩阵与结果矩阵 std::cout << "Original Matrix B:\n" << B << "\n\n"; std::cout << "Square of Matrix B (element-wise):\n" << C << std::endl; return 0; } ``` 在这个例子中，我们首先导入了Armadillo头文件，然后创建了一个3x4的单位矩阵`A`。接着，定义了一个5x5的随机矩阵`B`，并通过调用`arma::pow(B, 2)`计算其每个元素的平方得到新的矩阵`C`。最后输出了这些矩阵的信息以展示操作的结果。此外，还可以利用`mat`进行诸如求解线性方程组、特征值分解等高级操作，这通常需要结合其他特定函数一起使用，例如`solve()`、`eig_sym()`等。 ### 高级功能示例 - 解决线性方程组Ax = b ```cpp // 构造系数矩阵A和右侧向量b arma::mat D = "1 2; 3 4"; arma::vec e = "5; 6"; // 求解x arma::vec x = arma::solve(D, e); // 显示解 std::cout << "Solution x:\n" << x << std::endl; ``` 这段代码演示了如何构建一个简单的2x2矩阵`D`和对应的右侧向量`e`，之后调用`solve`函数找到满足方程`Dx=e`的未知向量`x`。通过上述介绍及实例，可以看到Armadillo库为C++开发者提供了一套强大而直观的工具来处理矩阵相关的计算任务。