C++矩阵库Eigen快速入门_eigen

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C++矩阵库矩阵库 Eigen 快速入门快速入门

　　近需要用 C++ 做一些数值计算，之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算，非常麻烦，直到发现了 Eigen 库，

简直相见恨晚，好用哭了。 Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库，直接将库下载后放在项目目录下，然后包含头文件能使

用，非常方便。此外，Eigen的接口清晰，稳定高效。的问题是之前一直用 Matlab，对 Eigen 的 API 接口不太熟悉，如果能有

Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的，终于功夫不负有心人，让我找到了，原文在这里，不过排版有些混乱，我将其重

新整理了一下，方便日后查询。

　　Eigen 矩阵定义

#include <Eigen/Dense>

Matrix<double， 3， 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d.

Matrix<double， 3， Dynamic> B; // Fixed rows， dynamic cols.

Matrix<double， Dynamic， Dynamic> C; // Full dynamic. Same as MatrixXd.

Matrix<double， 3， 3， RowMajor> E; // Row major; default is column-major.

Matrix3f P， Q， R; // 3×3 float matrix.

Vector3f x， y， z; // 3×1 float matrix.

RowVector3f a， b， c; // 1×3 float matrix.

VectorXd v; // Dynamic column vector of doubles

// Eigen // Matlab // comments

x.size() // length(x) // vector size

C.rows() // size(C，1) // number of rows

C.cols() // size(C，2) // number of columns

x(i) // x(i+1) // Matlab is 1-based

C(i，j) // C(i+1，j+1) //

　　Eigen 基础使用

// Basic usage

// Eigen // Matlab // comments

x.size() // length(x) // vector size

C.rows() // size(C，1) // number of rows

C.cols() // size(C，2) // number of columns

x(i) // x(i+1) // Matlab is 1-based

C(i， j) // C(i+1，j+1) //

A.resize(4， 4); // Runtime error if assertions are on.

B.resize(4， 9); // Runtime error if assertions are on.

A.resize(3， 3); // Ok; size didn't change.

B.resize(3， 9); // Ok; only dynamic cols changed.

A << 1， 2， 3， // Initialize A. The elements can also be

4， 5， 6， // matrices， which are stacked along cols

7， 8， 9; // and then the rows are stacked.

B << A， A， A; // B is three horizontally stacked A's.

A.fill(10); // Fill A with all 10's.

　　Eigen 特殊矩阵生成

// Eigen // Matlab

MatrixXd::Identity(rows，cols) // eye(rows，cols)

C.setIdentity(rows，cols) // C = eye(rows，cols)

MatrixXd::Zero(rows，cols) // zeros(rows，cols)

C.setZero(rows，cols) // C = ones(rows，cols)

MatrixXd::Ones(rows，cols) // ones(rows，cols)

C.setOnes(rows，cols) // C = ones(rows，cols)

MatrixXd::Random(rows，cols) // rand(rows，cols)*2-1 // MatrixXd::Random returns uniform random numbers in (-

1， 1).

C.setRandom(rows，cols) // C = rand(rows，cols)*2-1

VectorXd::LinSpaced(size，low，high) // linspace(low，high，size)'

v.setLinSpaced(size，low，high) // v = linspace(low，high，size)'

　　Eigen 矩阵分块

// Matrix slicing and blocks. All expressions listed here are read/write.

// Templated size versions are faster. Note that Matlab is 1-based (a size N

// vector is x(1)…x(N)).

// Eigen // Matlab

x.head(n) // x(1:n)

x.head<n>() // x(1:n)

x.tail(n) // x(end – n + 1: end)

x.tail<n>() // x(end – n + 1: end)

x.segment(i， n) // x(i+1 : i+n)

x.segment<n>(i) // x(i+1 : i+n)

P.block(i， j， rows， cols) // P(i+1 : i+rows， j+1 : j+cols)

P.block<rows， cols>(i， j) // P(i+1 : i+rows， j+1 : j+cols)

P.row(i) // P(i+1， 

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