eigen里将两个矩阵按列连接在一起的函数

Eigen中将两个矩阵按列连接在一起的函数名为`Eigen::MatrixBase::vstack()`。该函数可以将两个矩阵按列连接在一起，生成一个更大的矩阵。

函数语法：

template<typename OtherDerived>
Eigen::Matrix<typename Eigen::internal::traits<Derived>::Scalar, Eigen::internal::traits<Derived>::RowsAtCompileTime, Eigen::internal::traits<Derived>::ColsAtCompileTime+Eigen::internal::traits<OtherDerived>::ColsAtCompileTime>
Eigen::MatrixBase<Derived>::hstack(const Eigen::MatrixBase<OtherDerived>& other) const;

其中，`Derived`是当前矩阵的类型，`OtherDerived`是要连接的另一个矩阵的类型。

函数返回一个新的矩阵，该矩阵的行数等于当前矩阵的行数，列数等于当前矩阵的列数加上参数矩阵的列数。函数参数`other`表示要连接的另一个矩阵，它的行数必须与当前矩阵相同。

相关问题

eigen 列拼接_eigen Dense矩阵拼接

在Eigen中，可以使用block()函数和comma initializer（逗号初始化器）来实现Dense矩阵的拼接。

具体来说，可以使用block()函数来选取Dense矩阵的某些块，然后使用逗号初始化器将这些块拼接在一起。例如，假设有两个3x3的Dense矩阵A和B，想要将它们按列拼接成一个3x6的矩阵C，可以使用如下代码：

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

int main()
{
    Eigen::Matrix3d A, B;
    A << 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9;
    B << 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18;

    Eigen::MatrixXd C(3, 6);
    C << A.block(0, 0, 3, 3), B.block(0, 0, 3, 3);

    std::cout << C << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，A和B分别表示两个3x3的Dense矩阵，C表示拼接后的3x6的矩阵。在C的赋值语句中，首先选取A和B的左上角3x3的块，然后使用逗号初始化器将它们拼接在一起，赋值给C矩阵。

需要注意的是，Eigen中的block()函数用法有些类似于数组的切片操作，第一个参数表示选取的起始行，第二个参数表示选取的起始列，第三个参数表示选取的行数，第四个参数表示选取的列数。在上面的例子中，A.block(0, 0, 3, 3)表示选取A矩阵从第0行第0列开始的3行3列的块。同样，B.block(0, 0, 3, 3)表示选取B矩阵从第0行第0列开始的3行3列的块。

eigen里hconcat函数

Eigen是一个C++的线性代数库，其中的hconcat函数用于将两个矩阵按行连接在一起，生成一个更大的矩阵。该函数的语法如下：

template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxCols>
Eigen::Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols + _OtherCols, _Options, _MaxRows, _MaxCols> Eigen::Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols, _Options, _MaxRows, _MaxCols>::hconcat(const Eigen::Matrix<_OtherScalar, _Rows, _OtherCols, _Options, _MaxRows, _MaxCols> & other) const

其中，第一个模板参数_Scalar表示矩阵元素的类型，_Rows和_Cols表示矩阵的行数和列数，_Options表示矩阵的存储选项，_MaxRows和_MaxCols表示矩阵的最大行数和列数。hconcat函数的参数other表示要连接的另一个矩阵，它的行数必须与当前矩阵相同。函数返回一个新的矩阵，它的列数等于当前矩阵的列数加上参数矩阵的列数，行数不变。