eigen transpose

时间: 2023-10-29 18:07:21 浏览: 177
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自反对称传递

star3星 · 编辑精心推荐
eigen transpose()函数用于计算矩阵的转置。它可以返回一个新的矩阵对象，该对象是原始矩阵的转置。使用transpose()函数时，需要注意的是它不支持inplace的转置操作。即不能使用a = a.transpose()这样的语句来进行转置。但是Eigen提供了transposeInPlace()函数，它支持原地转置操作，可以使用a.transposeInPlace()来实现原地转置。 在实值矩阵的情况下，transpose()和adjoint()函数是等价的。transpose()函数返回原始矩阵的转置，而adjoint()函数返回原始矩阵的共轭转置。它们都可以用于实现矩阵的转置操作。 此外，Eigen库还提供了矩阵与矩阵、矩阵与向量的乘法运算。可以使用*运算符来计算两个矩阵的乘积，也可以使用*=运算符将乘积结果赋值给原始矩阵。同样地，可以使用*运算符计算矩阵与向量的乘积。 总结起来，Eigen库中的transpose()函数用于计算矩阵的转置，transposeInPlace()函数用于原地转置，adjoint()函数用于计算矩阵的共轭转置。此外，可以使用*和*=运算符进行矩阵与矩阵、矩阵与向量的乘法运算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Eigen教程（二）-Matrix And Vector Arithmetic](https://blog.csdn.net/weixin_42265301/article/details/119139344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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ss << newVec.transpose().format(Eigen::IOFormat(Eigen::FullPrecision, Eigen::DontAlignCols, " ", " ", "", "", "[", "]")); std::string input = ss.str(); std::cout ; // 其他代码... return 0; } ...

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如果你有一个三维矩阵，你可以使用Eigen库中的transpose()函数来将其转置。你可以使用PermutationMatrix来指定转置的维度，以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Eigen库中的transpose()函数来将维度(0, 1, 2)的三...

Eigen::VectorXf FitterLeastSquareMethod(vector<float> &X, vector<float> &Y, uint8_t orders) { // abnormal input verification if (X.size() < 2 || Y.size() < 2 || X.size() != Y.size() || orders < 1) exit(EXIT_FAILURE); // map sample data from STL vector to eigen vector Eigen::Map<Eigen::VectorXf> sampleX(X.data(), X.size()); Eigen::Map<Eigen::VectorXf> sampleY(Y.data(), Y.size()); Eigen::MatrixXf mtxVandermonde(X.size(), orders + 1); // Vandermonde matrix of X-axis coordinate vector of sample data Eigen::VectorXf colVandermonde = sampleX; // Vandermonde column // construct Vandermonde matrix column by column for (size_t i = 0; i < orders + 1; ++i) { if (0 == i) { mtxVandermonde.col(0) = Eigen::VectorXf::Constant(X.size(), 1, 1); continue; } if (1 == i) { mtxVandermonde.col(1) = colVandermonde; continue; } colVandermonde = colVandermonde.array()*sampleX.array(); mtxVandermonde.col(i) = colVandermonde; } // calculate coefficients vector of fitted polynomial Eigen::VectorXf result = (mtxVandermonde.transpose()*mtxVandermonde).inverse()*(mtxVandermonde.transpose())*sampleY; return result; } 详细解释以上代码，并说明原理

然后通过Eigen库的Map功能将输入的STL vector映射为Eigen库的VectorXf类型，方便后续矩阵计算。 接下来，代码构建了Vandermonde矩阵mtxVandermonde，该矩阵的行数为样本数据的个数，列数为orders + 1。Vandermonde...

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#include <iostream> #include <sstream> #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::MatrixXd newVec(1, 5); newVec << 1, 2, 3, 4, 5; std::stringstream ss; ss << newVec.transpose().format(Eigen::IOFormat(Eigen::FullPrecision, Eigen::DontAlignCols, " ", " ", "", "", "[", "]")); std::string input = ss.str(); std::cout << "Input: " << input << std::endl; // 其他代码... return 0; }怎么将ss也输出出来

ss << newVec.transpose().format(Eigen::IOFormat(Eigen::FullPrecision, Eigen::DontAlignCols, " ", " ", "", "", "[", "]")); std::string input = ss.str(); std::cout ; std::cout () ; // 输出 ss 的...

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这段代码使用了Eigen库来进行向量旋转，其中v表示一个三维向量(1,0,0)，rotation_vector表示旋转向量，v_rotated表示旋转后的向量。具体来说，这里采用的是罗德里格斯公式(rotation matrix = exp(rotation vector))...

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ATA_V = matrix_multiply(transpose(A),A); ATA_U = matrix_multiply(A, transpose(A)); // 计算ATA特征值特征向量 eigen(ATA_U, E_U, e_U); eigen(ATA_V, E_V, e_V); } 即去掉冒号后面的大括号，这样...

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std::cout << "Quaternion coefficients: " << v.transpose() ; return 0; } 输出结果为： Quaternion coefficients: 2 3 4 1 这里的输出结果是x、y、z、w的顺序，与存储顺序相反。因此，如果需要...

使用C++ eigen库翻译以下python代码import pandas as pd import numpy as np import time import random def main(): eigen_list = [] data = [[1,2,4,7,6,3],[3,20,1,2,5,4],[2,0,1,5,8,6],[5,3,3,6,3,2],[6,0,5,2,19,3],[5,2,4,9,6,3]] g_csi_corr = np.cov(data, rowvar=True) #print(g_csi_corr) eigenvalue, featurevector = np.linalg.eigh(g_csi_corr) print("eigenvalue:",eigenvalue) eigen_list.append(max(eigenvalue)) #以下代码验证求解csi阈值 eigen_list.append(1.22) eigen_list.append(-54.21) eigen_list.append(8.44) eigen_list.append(-27.83) eigen_list.append(33.12) #eigen_list.append(40.29) print(eigen_list) eigen_a1 = np.array(eigen_list) num1 = len(eigen_list) eigen_a2 = eigen_a1.reshape((-1, num1)) eigen_a3 = np.std(eigen_a2, axis=0) eigen_a4 = eigen_a3.tolist() k = (0.016 - 0.014) / (max(eigen_a4) - min(eigen_a4)) eigen_a5 = [0.014 + k * (i - min(eigen_a4)) for i in eigen_a4] tri_threshold = np.mean(eigen_a5)

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C++的transpose

在C++中，矩阵转置（Transpose）是指将矩阵的行变为列，列变行为行的操作。对于一个二维数组（矩阵）...如果你需要处理更大的矩阵，可以考虑使用矩阵库如Eigen、Boost uBLAS等，它们通常提供方便的方法来进行转置运算。

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