linux安装eigen库

时间: 2023-04-21 18:00:56 浏览: 1674

Eigen库的简单实用说明

这是我在做项目时，给下一届接手的人写的一个关于Eigen库的快速上手手册，主要是针对于项目的应用来写的。当时使用Eigen库的目的是，将Matlab写的，LPCC和MFCC两种声音识别算法，十字形声阵列的MUSIC定位算法，和SVM分类器算法，转换成C++然后移植到到ARM处理器上（操作系统级上的并不是裸机）。而使用Eigen库的原因就是，其能够在编译时进一步优化，而且只需导入头文件即可进行调用，而不像其他的一些库需要安装那么麻烦。这篇使用说明是在2016年7月14日完成的。下面就是关于Eigen矩阵库的使用说明。 ### Eigen库的简单实用说明 #### 一、引言与背景 Eigen库是一个高性能的线性代数库，主要用于C++编程语言。由于其高效性和灵活性，被广泛应用于科学计算、机器学习等领域。本篇文章基于一份针对Eigen库的快速上手手册撰写而成，该手册最初是为了方便后续接手项目的人员能够快速掌握Eigen库的应用方法而编写的。 #### 二、准备工作与基本概念在正式介绍Eigen库的具体使用之前，推荐读者先阅读并理解以下链接中的内容： - [Eigen快速入门指南](http://eigen.tuxfamily.org/dox/group__QuickRefPage.html) - [Eigen Matrix类文档](http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Matrix.html) 这些资源包含了Eigen库的基本使用方法以及常用功能介绍。 #### 三、Eigen库的核心组件 ##### 1. Modules and Header files Eigen库的主要功能可以通过包含相应的头文件来实现。例如： ```cpp #include<Eigen/Dense> ``` 这条语句包含了用于处理稠密矩阵所需的所有函数。如果你还需要处理稀疏矩阵，则可以使用： ```cpp #include<Eigen/Sparse> ``` 更全面的头文件包括了所有Eigen的功能： ```cpp #include<Eigen/Eigen> ``` ##### 2. Array, Matrix, and Vector Types Eigen提供了两种类型的密集矩阵：数学矩阵和向量，它们都是通过模板`Matrix`类来实现的。此外，还有`Array`类，通常用于处理一维或二维的数组。这两个类的主要区别在于API接口的设计：`Array`提供了更简单直观的数据操作接口，而`Matrix`则提供了更多的线性代数操作接口。对于大多数应用场景，我们倾向于使用`Matrix`类。 **定义示例**： ```cpp // 定义一个3x3的浮点型矩阵 Eigen::Matrix3f m; // 定义一个动态尺寸的矩阵 Eigen::MatrixXd m1(3, 3); ``` ##### 3. Scalar, Rows, Columns, and Options - **Scalar**: 可以是`float`, `double`, `bool`, `int`, `std::complex<float>`等数据类型。 - **Rows and Columns**: 可以是静态的或者动态的。动态的尺寸使用`Eigen::Dynamic`表示。 - **Options**: 默认情况下，Eigen使用按列存储的方式(`ColMajor`)，与Matlab一致。 **示例**： ```cpp // 定义一个3x3的浮点型矩阵，按列存储 Eigen::Matrix<float, 3, 3, Eigen::ColMajor> m_col_major; // 定义一个3x3的浮点型矩阵，按行存储 Eigen::Matrix<float, 3, 3, Eigen::RowMajor> m_row_major; ``` #### 四、基本矩阵操作 ##### 1. 构造函数与初始化 Eigen支持多种方式来创建和初始化矩阵： - 使用默认构造函数创建矩阵后，其元素通常是未初始化的。 - 可以使用`Eigen::Matrix<T, R, C>::Zero()`或`Eigen::Matrix<T, R, C>::Ones()`来创建全零或全一的矩阵。 - 使用`Eigen::Matrix<T, R, C>::Identity()`来创建单位矩阵。 **示例**： ```cpp Eigen::Matrix3f m1 = Eigen::Matrix3f::Zero(); // 3x3零矩阵 Eigen::Matrix3f m2 = Eigen::Matrix3f::Ones(); // 3x3全一矩阵 Eigen::Matrix3f m3 = Eigen::Matrix3f::Identity(); // 3x3单位矩阵 ``` ##### 2. 运行时信息获取 Eigen提供了多种方法来获取矩阵的相关信息，如行数、列数和元素数量等。 - `rows()` 和 `cols()`：获取矩阵的行数和列数。 - `size()`：获取矩阵的元素总数。 - `innerSize()` 和 `outerSize()`：获取内部或外部尺寸。 - `innerStride()` 和 `outerStride()`：获取内部或外部的步长。 - `data()`：返回指向矩阵数据的指针。 **示例**： ```cpp Eigen::Matrix3f m; std::cout << "Rows: " << m.rows() << std::endl; // 输出3 std::cout << "Cols: " << m.cols() << std::endl; // 输出3 std::cout << "Size: " << m.size() << std::endl; // 输出9 ``` ##### 3. 矩阵和数组之间的转换 Eigen允许用户轻松地在`Matrix`和`Array`之间进行转换： - `array()`：将`Matrix`转换为`Array`。 - `matrix()`：将`Array`转换为`Matrix`。 **示例**： ```cpp Eigen::MatrixXf m(3, 3); // 3x3矩阵 Eigen::ArrayXXf a = m.array(); // 转换为Array Eigen::MatrixXf m2 = a.matrix(); // 转换回Matrix ``` #### 五、矩阵调整大小 Eigen库提供了`resize()`函数来改变矩阵的尺寸： ```cpp void resize(Index newRows, Index newCols); void resize(Index newSize); ``` **示例**： ```cpp Eigen::MatrixXf m(2, 3); // 2x3矩阵 m.resize(3, 3); // 改为3x3矩阵 ``` #### 六、总结本文主要介绍了Eigen库的基本概念和使用方法，包括如何包含头文件、定义不同类型的矩阵、初始化矩阵、获取矩阵信息、矩阵和数组之间的转换以及调整矩阵大小等。通过学习这些基础知识，可以帮助开发人员快速上手并高效地利用Eigen库来解决各种线性代数问题。此外，了解Eigen库的优势——无需额外安装、易于使用且具有强大的优化能力——也将有助于在实际项目中做出更好的技术选择。

要在Linux上安装Eigen库，可以按照以下步骤进行操作： 1. 打开终端，使用以下命令安装Eigen库的依赖项： sudo apt-get install libeigen3-dev 2. 下载Eigen库的源代码，可以从官方网站上下载最新版本的Eigen库。 3. 解压下载的源代码文件，进入解压后的目录。 4. 在终端中输入以下命令进行编译： mkdir build cd build cmake .. make 5. 安装Eigen库，输入以下命令： sudo make install 6. 安装完成后，可以在代码中使用Eigen库了。在代码中引用Eigen库的头文件即可开始使用。希望这些步骤能够帮助您成功安装Eigen库。

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