dx = int((dx1 + dx2) / 2) dy = int((dy1 + dy2) / 2) x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy c++ Eigen

这段代码使用了Python中的numpy库来进行矩阵的操作，其中使用了meshgrid函数生成一个网格矩阵，np.arange函数生成等差数列，int函数进行了取整操作。

如果你想在C++中使用类似的操作，可以使用Eigen库。Eigen是一个C++模板库，提供了矩阵运算、向量运算等功能，可以用于科学计算、机器学习等领域。

以下是使用Eigen库进行类似操作的代码示例：

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

int main()
{
    int range_x = 10;
    int range_y = 20;
    int dx1 = 5, dx2 = 10, dy1 = 8, dy2 = 15;
    int dx = (dx1 + dx2) / 2;
    int dy = (dy1 + dy2) / 2;

    Eigen::MatrixXi x(range_y, range_x), y(range_y, range_x);
    for (int i = 0; i < range_y; ++i) {
        x.row(i) = Eigen::RowVectorXi::LinSpaced(range_x, 0, range_x-1);
        y.col(i) = Eigen::VectorXi::Constant(range_y, i);
    }

    Eigen::MatrixXi x_o = x.array() - range_x / 2;
    Eigen::MatrixXi y_o = y.array() - range_y / 2;
    Eigen::MatrixXi x_i = x.array() - dx;
    Eigen::MatrixXi y_i = y.array() - dy;

    std::cout << "x:\n" << x << std::endl;
    std::cout << "y:\n" << y << std::endl;
    std::cout << "x_o:\n" << x_o << std::endl;
    std::cout << "y_o:\n" << y_o << std::endl;
    std::cout << "x_i:\n" << x_i << std::endl;
    std::cout << "y_i:\n" << y_i << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，使用了Eigen库的Matrix类来表示矩阵，使用了array函数进行了矩阵的运算，使用了LinSpaced函数生成等差数列，使用了Constant函数生成常量矩阵。最后将结果输出到了控制台。