eigen matrix .block 赋值

Eigen中的Matrix类提供了.block()方法来获取一个矩阵的子矩阵，同时也可以通过.block()方法来赋值一个子矩阵。

例如，假设有一个3x3的矩阵A和一个2x2的子矩阵B，可以使用以下代码将B赋值给A的子矩阵：

Eigen::Matrix3d A;
Eigen::Matrix2d B;

// 将B赋值给A的子矩阵
A.block<2, 2>(0, 1) = B;

这里的.block<2,2>(0,1)表示从A的第0行、第1列位置开始，选择一个大小为2x2的子矩阵，然后将B赋值给这个子矩阵。需要注意的是，子矩阵的大小必须和待赋值的矩阵大小相同，否则会导致运行时错误。

相关问题

Eigen::Matrix4f如何赋值

Eigen::Matrix4f是一个四行四列的浮点数矩阵，它是Eigen库中的一个动态矩阵类。你可以通过多种方式进行赋值，以下是常见的几种方式：

1. **构造函数直接赋值**：

Eigen::Matrix4f matrix;
matrix << 1, 2, 3, 4,
         5, 6, 7, 8,
         9, 10, 11, 12,
        13, 14, 15, 16; // 对角线元素逐个初始化

2. **使用数组或向量**：

Eigen::Vector4f row1(1, 2, 3, 4);
Eigen::Vector4f row2(5, 6, 7, 8);
Eigen::Matrix4f matrix = row1.rowwise() * row2.transpose(); // 行向量与列向量相乘生成矩阵

3. **使用其他矩阵**：

Eigen::Matrix4f identity = Eigen::Matrix4f::Identity();
matrix = identity * 2; // 等于将一个倍数值乘到整个单位矩阵上

4. **成员函数**：

matrix.setZero(); // 设置全零矩阵
matrix.block<2, 2>(0, 0) = Eigen::Matrix2f::Random(); // 部分区域赋随机值

D:\ZBY\ZBYQT\VarTst\main.cpp:41: error: cannot convert 'const Eigen::Product<Eigen::CwiseBinaryOp<Eigen::internal::scalar_product_op<double, double>, const Eigen::CwiseNullaryOp<Eigen::internal::scalar_constant_op<double>, const Eigen::Matrix<double, -1, -1> >, const Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, -1, -1, false> >, Eigen::Block<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, -1, 1, false>, 0>' to 'Eigen::DenseCoeffsBase<Eigen::Matrix<double, -1, 1>, 1>::Scalar {aka double}' in assignment y_new(i) = Y(Y.rows() - 1, 0) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()) * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols()); ^

这个错误是由于类型不匹配导致的，原因是在计算y_new时，表达式的类型被推断为一个Eigen Product对象，而不能直接赋值给y_new的元素，需要通过调用Product的value()方法来获取结果。下面是修改后的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <Eigen/Dense> //需要Eigen库支持

using namespace std;
using namespace Eigen;

int main() {
    //数据准备
    vector<vector<double>> data = {{1.0, 2.0, 3.0}, {4.0, 5.0, 6.0}, {7.0, 8.0, 9.0}, {10.0, 11.0, 12.0}}; //4个时间点，3个变量

    //将数据转化为Eigen矩阵
    MatrixXd X(data.size(), data[0].size());
    for(int i = 0; i < data.size(); i++) {
        for(int j = 0; j < data[0].size(); j++) {
            X(i, j) = data[i][j];
        }
    }

    //VAR模型拟合
    int k = 3; //时间滞后期数
    MatrixXd Y = X.block(k, 0, X.rows() - k, X.cols()); //因变量矩阵
    MatrixXd X_lag(k * Y.rows(), Y.cols() * (k + 1)); //滞后变量矩阵
    for(int i = 0; i < Y.rows(); i++) {
        for(int j = 0; j <= k; j++) {
            if(j == 0) {
                X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = MatrixXd::Identity(k, Y.cols()) * Y(i, 0);
            } else {
                X_lag.block(i * k, j * Y.cols(), k, Y.cols()) = Y.block(i, 0, 1, Y.cols()) * X.block(i + k - j, 0, 1, Y.cols());
            }
        }
    }
    VectorXd beta = (X_lag.transpose() * X_lag).inverse() * X_lag.transpose() * Y.col(0); //回归系数

    //预测
    VectorXd y_new(k);
    for(int i = 0; i < k; i++) {
        if(i == 0) {
            y_new(i) = beta(0);
        } else {
            y_new(i) = (Y.row(Y.rows() - 1) * X.block(X.rows() - k + i - 1, 0, 1, Y.cols()).transpose() * beta.segment(i * Y.cols(), Y.cols())).value();
        }
    }

    //输出结果
    cout << "Coefficients: " << beta.transpose() << endl;
    cout << "Predicted values: " << y_new.transpose() << endl;

    return 0;
}

在这个修改后的代码中，我们使用了Product对象的value()方法来获取表达式的结果，并将其赋值给y_new的元素。