VectorXd函数怎么转化为pow函数,可以求1.5次幂

时间: 2024-05-05 15:21:46 浏览: 25
VectorXd函数是一个向量函数,而pow函数是一个数学函数,它计算一个数的幂。如果你想将VectorXd中的元素进行幂运算,可以使用Eigen库中的pow函数。 例如,假设你有一个长度为n的向量v,你想将其每个元素都求1.5次幂,你可以使用以下代码: ``` #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; int main() { VectorXd v(3); v << 2, 3, 4; // 将v中的每个元素求1.5次幂 VectorXd result = v.array().pow(1.5); std::cout << "v: " << v.transpose() << std::endl; std::cout << "result: " << result.transpose() << std::endl; return 0; } ``` 输出结果为: ``` v: 2 3 4 result: 2.82843 5.19615 8 ``` 这里使用了Eigen库中的array()函数将向量v转化为数组,然后使用pow函数对其进行幂运算。注意,pow函数的参数必须是浮点数类型。所以如果你要求整数次幂,需要将其强制转换为浮点数类型。
相关问题

VectorXd函数怎么转化为pow函数

`VectorXd` 是 Eigen 库中的一个类型,用于表示向量。而 `pow` 函数是用于求幂运算的函数,两者是不同的东西,没有直接的转换关系。 如果你想对 `VectorXd` 中的每一个元素进行求幂运算,可以使用 `array` 函数将其转换为 `ArrayXd` 类型,然后再调用 `pow` 函数。示例如下: ```c++ #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; int main() { VectorXd v(3); v << 2, 3, 4; ArrayXd a = v.array().pow(2); // 对每个元素求平方 std::cout << a << std::endl; return 0; } ``` 输出结果: ``` 4 9 16 ``` 其中,`v.array()` 将 `VectorXd` 类型的向量转换为 `ArrayXd` 类型的向量,然后调用 `pow(2)` 对其中的每个元素求平方。

VectorXd可以求1.5次方吗

`VectorXd`是Eigen库中的一种向量类型,它并不支持求1.5次方。如果需要求1.5次方,可以使用`pow()`函数,但是该函数只支持整数次幂和浮点数次幂,不支持1.5次方。如果需要求1.5次方,可以使用`std::pow()`函数,该函数支持任意次幂,但是需要包含头文件`<cmath>`,并且返回值为浮点数类型。示例代码如下: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int main() { double x = 2.0; double y = pow(x, 1.5); cout << y << endl; return 0; } ``` 输出结果为3.1748。

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将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

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