C++ Eigen::VectorXf和Eigen::VectorXd数据类型转换

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#c++

例子.

void test_eigen_cast() {

	Eigen::VectorXf vf(Eigen::VectorXf::Random(3));
	std::cout << "vf=\n" << vf << std::endl;
	Eigen::VectorXd vd = vf.cast<double>();
	std::cout << "vd=\n" << vd << std::endl;

    Eigen::VectorXd sd(Eigen::VectorXd::Random(3));
	std::cout << "sd=\n" << sd << std::endl;
	Eigen::VectorXf sf = sd.cast<float>();
	std::cout << "sf=\n" << sf << std::endl;

}

Eigen基础操作
one_cup_of_pepsi的博客
11-05 2554
在Eigen中，所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象。向量只是矩阵的一种特殊情况，具有 1 行或 1 列。 1、矩阵声明 //double类型2x3固定矩阵，编译时行列数已知 Eigen::Matrix<double, 2, 3> A; //double类型3x3矩阵 Eigen::Matrix3d A; //double类型3维向量 Eigen::Vector3d vec; //动态大小矩阵，编译时行列数未知 Eigen::Matrix<double, E
Eigen c++库
BigDavid123的博客
02-19 1965
本文详解了一些平时项目里用到Eigen库的用法
C++——Eigen库的学习(2)
qq_33160678的博客
01-12 2245
三、Matrix类 在Eigen库中，Matrix类是一个基类，所有的矩阵以及向量的都是该类的对象，Vector只是一种特殊的矩阵（一行或者一列）。 1.Matrix类的定义 Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime, int Options = 0, int MaxRowsAtCompileTime = RowsAtCompileTime,
Eigen中向量（VectorXf）采用数组赋值方式推荐
qq_36812406的博客
03-28 700
是最推荐的方式，因为它不会创建新的对象，而是直接引用已有数据。类型的指针指向数组或动态分配的数据，你可以用以下几种方式将数据赋值给。是最推荐的方式，因为它不会创建新的对象，而是直接引用已有数据。如果数据是来自外部（如传感器数据、文件读取），如果数据是来自外部（如传感器数据、文件读取），：当你需要完整复制数据，而不是映射。：当你只想赋值部分数据或处理数据时。指向的是已知的 3 个值，可以用。：当你需要完整复制数据，而不是映射。：当你只想赋值部分数据或处理数据时。指向的是已知的 3 个值，可以用。
std::Vector -＞ eigen::vectorXd转换为
weixin_41449637的博客
05-22 895
std::Vector -> eigen::vectorXd https://stackoverflow.com/questions/52261389/how-to-convert-an-stdvector-to-a-matrix-in-eigen std::vector vec = { 1.0, 2.0, 3.0 }; Eigen::MatrixXf test = Eigen::Map(vec.data()); std::cout
「C++: Eigen」第一章 第一节 The Matrix class
Liiipseoroinis
12-13 1928
参考链接：Eigen Doc Home Eigen介绍 Eigen是一个C++线性代数模板库，包括矩阵，向量，数值求解器以及相关算法。 Eigen支持任意矩阵大小和矩阵类型、标准数据类型、矩阵分解、几何特征求解、非线性优化、矩阵函数、多项式拟合傅里叶变换等。 Eigen的运行速度非常快，支持的算法也是稳定求解的。 Eigen概览 学习Eigen建议从getting started页面开始，详细全面的API快速索引目前只包括 Dense matrix and array manipulations和Spars
Eigen库：（一）密集矩阵和数组操作
正在挣扎中的人
05-18 1595
Eigen库系列：Matrix类和Array类，矩阵、向量的初始化、元素访问、运算
Eigen学习笔记1---简单了解
weixin_44210987的博客
11-20 1985
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,
为什么最后一行代码编译报错：错误 C2664 “Eigen::LevenbergMarquardtSpace::Status Eigen::LevenbergMarquardt<ExponentialResidual,double>::minimize(Eigen::Matrix<double,-1,1,0,-1,1> &)”: 无法将参数 1 从“Eigen::Vector3d”转换为“Eigen::Matrix<double,-1,1,0,-1,1> &” CameraCalibration F:\【非项目任务】\线阵相机标定+双相机拼接\CameraCalibration\CameraCalibration\lm.cpp 172
04-29
根据引用[2]中的代码示例，df函数的参数是Eigen::VectorXf和Eigen::MatrixXf，而用户的问题中可能使用了Vector3d（即Eigen::Vector3d），这属于双精度类型。如果Functor中使用了不同的标量类型（如float），就会导致...
Eigen库学习笔记
jiangtao1125的博客
01-16 1728
目录定义基本运算转置、逆、行列式用()访问矩阵中的元素几何运算 定义 Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix，它是一个模板类，它的前三个参数为：数据类型，行，列 Matrix<float, 2, 3> matrix_23; // 声明一个2*3的float矩阵 同时，Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型，不过底层仍是Eigen::Matrix。 例如，Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1>，即三维向量；
C++中的vector
wolfGuiDao的博客
02-10 1812
C++中的vector 一、vector简介 vector是表示可变大小数组的序列容器。 就像数组一样，vector也采用的连续存储空间来存储元素。也就是意味着可以采用下标对vector的元素 进行访问，和数组一样高效。但是又不像数组，它的大小是可以动态改变的，而且它的大小会被容器自 动处理。 本质讲，vector使用动态分配数组来存储它的元素。当新元素插入时候，这个数组需要被重新分配大小 为了...
Eigen
u012732646的博客
12-27 608
【代码】Eigen。
eigen householderQr().solve 返回值auto 和Eigen::VectorXf 不同导致结果不同
lalafans的博客
12-26 722
eigen householderQr().solve auto Eigen::VectorXf 返回值不同导致结果不同
Visual Studio 调试时查看Eigen::VectorXd的每一个值
king_ham的博客
07-03 1966
在C++中使用Eigen库写向量VectorXd或矩阵MatrixXd时，调试时只能看到第一个值，每次都要把内容打印出来，调试起来非常不方便。文件，复制以下内容，即可实现对Eigen库中VectorXd和MatrixXd的可视化。文件内容来自Github上的。Visual Studio 可以自己编写Natvis文件自定义可视化。只需要在源文件中创建.natvis文件即可。其中还有一些OpenCV库的可视化文件等。
Eigen::vector与std::vector的相互转换
热门推荐
github_39582118的博客
09-15 1万+
互相转换 Eigen::VectorXd 转换为std::vector<double> Eigen::VectorXd p{1,2,3}; std::vector<double>arg(&p[0], p.data()+p.cols()*p.rows()); std::vector<double>转换为Eigen::VectorXd Eigen::VectorXd pf = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unalign
C++二维vector转换为一维vector
weixin_42054810的博客
02-05 1133
然后使用一个循环遍历二维vector的每一行，并将每个元素插入到一维vector。首先创建一个二维vector。
c++ eigen vector基础介绍和使用
HJQD777的博客
09-17 2306
Eigen是一个高效、功能强大的 C++ 库，专门用于线性代数计算。Eigen提供了矩阵和向量的类模板，常用于科学计算、机器学习、物理仿真等领域。
第一章 工程师数学算法库之线性代数矩阵运算库Eigen的使用
kissgoodbye2012的博客
01-28 1675
现在有很多的科学计算软件，matlab，开源库。这些都是国外的，中国人能不能有自己的数学算法库呢？ 工程师需要的是一个可以移植的算法库，而不太想了解库背后纷繁复杂的理论。我之后会开一个专栏，学习数学算法的同时分享这些算法，尽量让工程师拥有一个可以拿来就移植的算法包。 > 2020/01/28 我可能太乐观了，重新实现一遍数学算法是不是太难了，意义也不大呢？对于工程师，最想要的是能直接拿来...
Eigen学习日志4
hj740516的博客
12-20 607
#include "iostream" #include <Eigen/Eigen> #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Geometry> #include <Eigen/Core> #include <cmath> using namespace Eigen; //初始化各种坐标变换矩阵 void eigen_geometry(); //坐标变换矩阵的转换 void eigen_transform_ge
Eigen::VectorXf 怎么转换成 Eigen：：MatrixXd
最新发布
09-06
<think> 根据引用[1][2][3]，用户需要将Eigen::VectorXf转换为Eigen::MatrixXd。注意VectorXf是单精度浮点数向量，而MatrixXd是双精度浮点数矩阵。 主要考虑点： 1. 数据类型转换：float转double 2. 维度转换：向量转为矩阵（列向量或行向量） 根据引用[2]和[3]，使用Eigen的Map可以实现数据映射，同时结合cast<double>()进行类型转换。 步骤： 1. 将VectorXf的数据映射到一个临时矩阵（列向量），同时转换为双精度。 2. 如果希望得到行向量，可以转置。 具体方法： 方法一：直接转换并拷贝数据（安全，但拷贝开销） ```cpp Eigen::VectorXf vec_f = ...; // 原始单精度向量 Eigen::MatrixXd mat_d = vec_f.cast<double>(); // 转换为双精度矩阵（列向量） ``` 方法二：使用Map（避免拷贝，但注意生命周期） ```cpp Eigen::VectorXf vec_f = ...; // 映射为双精度列向量（不拷贝数据，共享内存，注意vec_f不能改变或销毁） Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> mat_d_map(vec_f.data(), vec_f.size(), 1); // 如果需要独立副本，则： Eigen::MatrixXd mat_d = mat_d_map; // 拷贝数据 ``` 注意：如果直接使用Map，那么原始vec_f的数据改变会影响映射的矩阵，且vec_f被销毁后映射将失效。另外，由于VectorXf和MatrixXd数据类型不同，直接映射会共享同一块内存但用不同的数据类型解释，这可能导致未定义行为（因为float和double大小不同）。因此，更安全的方法是使用方法一（显式转换并拷贝）。 如果坚持使用Map且避免未定义行为，则必须进行类型转换，但转换本身就需要拷贝，所以推荐方法一。 因此，最安全可靠的方式是： ```cpp Eigen::MatrixXd mat_d = vec_f.cast<double>(); ``` 这将vec_f转换为双精度并创建一个新的列向量（实际是n×1的矩阵）。 如果用户想要一个行向量（1×n矩阵），可以这样： ```cpp Eigen::MatrixXd row_vec_d = vec_f.cast<double>().transpose(); // 注意：transpose()返回一个表达式，这里会求值并拷贝 ``` 或者： ```cpp Eigen::MatrixXd row_vec_d = Eigen::MatrixXd::Zero(1, vec_f.size()); row_vec_d = vec_f.cast<double>().transpose(); // 赋值操作 ``` 但通常向量默认是列向量，所以转换为列矩阵更自然。 综上所述，推荐使用： ```cpp // 转换为列矩阵 Eigen::MatrixXd mat_d = vec_f.cast<double>(); // 或者明确指定列向量 Eigen::MatrixXd mat_d(vec_f.size(), 1); mat_d = vec_f.cast<double>(); ``` 根据引用[3]中提到的，如果使用Map进行转换且不拷贝，则必须注意数据类型和内存布局，但这里由于类型不同，不能直接映射（因为float和double的内存表示不同），所以必须进行转换（即拷贝并转换类型）。因此，直接使用cast<double>()并进行赋值是最佳方法。 因此，最终答案： </think> ### 将 `Eigen::VectorXf` 转换为 `Eigen::MatrixXd` 的方法 在 Eigen 库中，实现 `Eigen::VectorXf`（单精度浮点向量）到 `Eigen::MatrixXd`（双精度浮点矩阵）的转换需要解决两个核心问题： 1. **数据类型转换**：`float` → `double` 2. **数据结构转换**：向量 → 矩阵（默认为列向量） 以下是两种高效可靠的方法： --- #### 方法 1：直接转换（推荐） 通过 `.cast<double>()` 显式转换数据类型，并直接赋值给矩阵： ```cpp Eigen::VectorXf vec_f; // 原始单精度向量 // vec_f 初始化代码... // 转换：保留原始数据顺序（列向量） Eigen::MatrixXd mat_d = vec_f.cast<double>(); ``` - ✅ **优点**：简洁安全，自动处理维度 - ⚠️ 注意：默认生成 $N \times 1$ 的列矩阵 --- #### 方法 2：使用 `Map` 映射（需谨慎） 借助 `Eigen::Map` 实现内存映射（需注意数据类型兼容性）： ```cpp Eigen::VectorXf vec_f; // vec_f 初始化代码... // 创建独立副本（避免悬垂指针） Eigen::MatrixXd mat_d = Eigen::Map<Eigen::MatrixXf>(vec_f.data(), vec_f.size(), 1) .cast<double>(); ``` - ️ **重要限制**： - 若直接映射：`Map<MatrixXd>(vec_f.data(), ...)` 会导致未定义行为（因 `float*` 到 `double*` 的二进制不兼容） - 必须通过 `.cast<double>()` 或中间转换确保数据类型安全[^3] --- ### 关键说明 1. **维度处理**： - 向量默认转为 $N \times 1$ 列矩阵 - 转行矩阵需显式转置： ```cpp Eigen::MatrixXd row_mat = vec_f.cast<double>().transpose(); // 1×N 行矩阵 ``` 2. **性能建议**： - 优先使用 `.cast<double>()` ：Eigen 优化了类型转换操作 - 避免复用 `VectorXf` 内存：`float` 与 `double` 内存布局不同[^3] 3. **错误示例**（禁止使用）： ```cpp // 错误：数据类型不匹配导致未定义行为 Eigen::Map<Eigen::MatrixXd> unsafe_map(vec_f.data(), vec_f.size(), 1); ``` --- ### 相关扩展问题 1. 如何在不拷贝数据的前提下实现 `Eigen::VectorXd` 到 `Eigen::MatrixXd` 的转换？ 2. Eigen 中进行浮点类型转换(`float↔double`)会损失精度吗？ 3. 除了 `.cast<>()`，Eigen 还有哪些数据类型转换接口？
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