Cpp类似Matlab的矩阵运算库Armadillo

本文介绍如何在Ubuntu14.04下安装Armadillo矩阵运算库,并提供了安装步骤及环境变量配置方法。此外,还详细介绍了Armadillo的基本数据类型、成员函数、变量及基本矩阵操作等内容。

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在C++中数值计算需要对矩阵进行操作,今天就介绍一款类似Matlab的矩阵运算库Armadillo。真的是太美了。下面介绍Ubuntu14.04下的安装及其使用。

1 安装

按照源码中的README.txt,安装步骤分别如下:

  • 需要有g++编译器,这就不用说了。
  • 需要安装cmake,可执行sudo apt-get install cmake
  • 推荐安装 OpenBLAS,LAPACK,SuperLU,ARPACK;分别执行sudo apt-get install libopenblas-dev,sudo apt-get install liblapacke-dev,sudo apt-get install libsuperlu3-dev,sudo apt-get install libarpack2-dev,也可以从源码编译安装。
  • 执行编译
    • cmake .
    • make
  • 安装sudo make install [DESTDIR=my_usr_dir]
  • 系统环境变量配置,将lib文件和include文件加入LD_LIBRARY_PATH和CPLUSE_INCLUDE_PATH。

2 开撸实例

2.1 基本的数据类型

  • 需要包含头文件和命名空间#include ;using namespace arma;
  • vec(n_elem, fill_type)声明一个n_elem个元素的列向量,向量的初值由fill_type决定。
  • rowvec(n_elem, fill_type)声明行向量,与列向量类似。
  • mat(n_rows, n_cols, fill_type)声明一个n_rows行n_cols列的矩阵,并用fill_type类型数据填充,fill_type可以是全0数据,全1数据,单位阵数据,[0,1]均匀分布的数据,标准高斯分布的数据,也可以不设置初值。
  • cube(n_rows, n_cols, n_slices, fill_type)声明3维矩阵,与mat类似。
  • field(n_rows, n_cols),field(n_rows, n_cols, n_slices)存储object_type类型的对象数组。

2.2 数组的成员函数和变量

  • n_rows:数组的行数
  • n_cols:数组的列数
  • n_elem:数组中所有单元的个数
  • n_slices:3D矩阵的分片数
  • n_nonzero:SpMat中的非零元素个数

2.3 基本的矩阵操作

  • 访问单个元素:(n),.at(n)访问向量的第n个元素,(i,j),.at(i,j)访问二维数组的第i,j个元素,(i,j,k),.at(i,j,k)访问3维数组的第i,j,k个元素。
  • 访问矩阵分片
    • 访问连续分片
      • X.col( col_number )取X的第col_number列
      • X.row( row_number )取X的第row_number行
      • X.cols( first_col, last_col )取X的第first_col到last_col列的数据
      • X.rows( first_row, last_row )取X的第first_row到last_row行的数据
      • X.submat( first_row, first_col, last_row, last_col )取X的第first_row到last_row行,第first_col到last_col列的数据
    • 访问不连续分片数据
      • X( vector_of_indices ),X.elem( vector_of_indices )访问vector_of_indices中存储的索引位置的X元素
      • X.cols( vector_of_column_indices )访问v你ector_of_column_indices存储的列所以
      • X.rows( vector_of_row_indices )
      • X.submat( vector_of_row_indices, vector_of_column_indices )
      • X( vector_of_row_indices, vector_of_column_indices )

2.4 数学计算

矩阵计算中常用的矩阵求逆,矩阵求伪逆,QR分解等可用inv,pinv,lu函数。还有其它各种函数方法,相见主页http://arma.sourceforge.net/docs.html#dot

### C++ 中实现类似 MATLAB矩阵运算 在 C++ 中,可以采用多种方法来实现类似MATLAB矩阵运算功能。以下是几种常见的解决方案: #### 使用自定义类实现矩阵运算 通过编写自己的 `Matrix` 和 `CMatrix` 类,可以在 C++ 中模拟 MATLAB矩阵行为[^1]。这种方法允许开发者完全控制矩阵的操作逻辑,并可以根据需求扩展功能。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> class Matrix { private: std::vector<std::vector<double>> data; public: Matrix(int rows, int cols) : data(rows, std::vector<double>(cols)) {} double& operator()(int row, int col) { return data[row][col]; } const double& operator()(int row, int col) const { return data[row][col]; } void print() const { for (const auto &row : data) { for (double val : row) { std::cout << val << " "; } std::cout << "\n"; } } }; // 示例:创建并打印矩阵 void example_custom_matrix() { Matrix m(2, 3); m(0, 0) = 1; m(0, 1) = 2; m(0, 2) = 3; m(1, 0) = 4; m(1, 1) = 5; m(1, 2) = 6; m.print(); } ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的二维矩阵类,并支持按索引访问元素的功能。 --- #### 借助第三方 Armadillo 对于更复杂的矩阵运算场景,推荐使用成熟的第三方,例如 **Armadillo**。它是一个高效的线性代数,提供了与 MATLAB 非常相似的语法接口[^2]。 ##### 安装 Armadillo 在 Ubuntu 上可以通过以下命令安装 Armadillo 及其依赖项: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install libarmadillo-dev ``` ##### 使用示例 以下代码演示了如何利用 Armadillo 进行基本的矩阵运算: ```cpp #include <iostream> #include <armadillo> using namespace arma; int main() { mat A = randu<mat>(4, 5); // 创建随机矩阵 mat B = ones<mat>(4, 5); // 创建全一矩阵 mat result = A + B; // 矩阵相加 std::cout << "Result:\n" << result << '\n'; vec v = linspace<vec>(0, 9, 10); // 创建向量 [0, ..., 9] std::cout << "Vector:\n" << v.t() << '\n'; // 转置显示 return 0; } ``` 上述代码实现了两个矩阵的加法操作以及生成等间距向量的功能。 --- #### 其他备选方案 除了 Armadillo 外,还有其他一些流行的矩阵运算可供选择: - **Eigen**: 提供高性能的模板化线性代数工具集[^3]。 - **Blitz++**: 支持多维数组和快速科学计算。 - **Boost.uBLAS**: Boost 的一部分,专注于基础线性代数运算。 每种都有各自的优缺点,在实际项目中可根据具体需求进行权衡。 --- ### 总结 如果追求灵活性和学习价值,可以选择自己开发矩阵类;而对于生产环境或复杂应用,则应优先考虑成熟稳定的第三方(如 Armadillo 或 Eigen),它们不仅具备强大的功能,还能显著提升程序性能。
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