Eigen 矩阵的L1范数和L1距离 的c++代码

下面是使用C++ Eigen库计算矩阵的L1范数和L1距离的示例代码：

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

int main() {
    Eigen::MatrixXf matrix(3, 3);
    matrix << 1, -2, 3,
              4, 5, -6,
              -7, 8, 9;

    // 计算矩阵的L1范数
    float l1_norm = matrix.lpNorm<1>();
    std::cout << "L1范数: " << l1_norm << std::endl;

    // 计算矩阵A和B之间的L1距离
    Eigen::MatrixXf otherMatrix(3, 3);
    otherMatrix << 2, -4, 6,
                   -3, 5, 7,
                   8, -9, 10;

    float l1_distance = (matrix - otherMatrix).lpNorm<1>();
    std::cout << "L1距离: " << l1_distance << std::endl;

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用Eigen库定义了一个3x3的矩阵`matrix`，并初始化了它的元素。然后使用`lpNorm<1>()`计算了矩阵的L1范数，并输出结果。

接下来，我们定义了另一个3x3的矩阵`otherMatrix`，并使用`(matrix - otherMatrix).lpNorm<1>()`计算了矩阵`matrix`和`otherMatrix`之间的L1距离，并输出结果。

请确保你已经正确安装了Eigen库，并将代码链接到Eigen的头文件路径。