Eigen學習筆記 4 Array類和元素級操作

2021-10-01 10:06:00 字數 3201 閱讀 8468

原文：eigen官網-the array class and coefficient-wise operations

相對於matrix提供的線性代數運算，array類提供了更為一般的陣列功能。array類為元素級的操作提供了有效途徑，比如點加（每個元素加值）或兩個資料相應元素的點乘。且array和matrix之間很容易相互轉換，所以相當於給矩陣提供更多的方法。也為使用者的不同需求提供了更多的選擇。

array是個類模板，array類和matrix有相同的引數。前三個引數是必須指定的，後三個是可選的。

array
eigen也提供了一些常用array類的定義，array是同時支援一維和二維的（matrix二維，vector一維）。我們用arraynt表示1維的array，其中n表示大小，t表示型別；用arraynnt表示2維的array。

type

typedef

array

arrayxf

array

array3f

array

arrayxxd

array

array33d

圓括號（ ）被過載用來訪問array中的元素（包括讀和寫）。另外，<<可以用來初始化array（通過逗號初始化）或者用來列印array。

示例如下：

#include


#include


using


namespace eigen;


using


namespace std;


intmain()
結果如下：

1 2


3 51 2


3 4
對兩個array進行加法和減法是和matrix一樣，這個操作只要兩個array維度相同，元素型別相同就可以操作，實現對array中對應逐元素的相加和相減操作。

同時array還定義了matrix不支援的array + scalar的操作，即將array中的每個元素都加上標量的值。

示例如下：

#include


#include


using


namespace eigen;


using


namespace std;


intmain()
結果如下：

a + b = 


2 4 6


5 7 9


8 10 12


a - 2 = 


-1 0 1


2 3 4


5 6 7
對於乙個array和標量進行乘法操作是和matrix一樣的，同時array也定義了兩個array之間的乘法操作，就是將兩個array的對應元素相乘，因此兩個array必須具有相同的尺寸。

示例如下：

#include


#include


using


namespace eigen;


using


namespace std;


intmain()
結果如下：

a * b = 


5 12


21 32
methods

functions

.abs()

計算每個元素的絕對值

.sqrt()

計算每個元素的平方根

.min(.)

對於兩個具有相同大小的矩陣，選取對應位置的較小元素重新生成乙個array

示例如下：

#include


#include


using


namespace eigen;


using


namespace std;


intmain()
結果如下：

a =


1.36


-0.422


1.13


1.19


1.65


a.abs() =


1.36


0.422


1.13


1.19


1.65


a.abs().sqrt() =


1.17


0.65


1.06


1.09


1.28


a.min(a.abs().sqrt()) =


1.17


-0.422


1.06


1.09


1.28
你應該什麼時候使用matrix類的物件，什麼時候使用array類的物件呢？當你需要使用線性代數運算時就應該使用matrix，而當你需要使用元素級的操作時，就需要使用array。

matrix類有.array()方法，用於將matrix轉換為array。

array類有matrix()方法，用於將array轉換成matrix。

在eigen，在表示式中混合matrix和array操作是被禁止的，但是可以將array表示式結果賦值為matrix。

eigen提供了.const.cwiseproduct(.)方法用於實現matrix之間的逐元素相乘操作。

示例如下：

#include


#include


using


namespace eigen;


using


namespace std;


intmain()
結果如下：

-- matrix m*n: --


19 22


43 50


-- array m*n: --


5 12


21 32


-- with cwiseproduct: --


5 12


21 32


-- array m + 4: --


5 67 8
「eigen教程(4)」

「eigen學習之array類」

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