文章目录矩阵类、向量类、Cube类和泛型类Matmatcx_matColveccx_vecRowrowveccx_rowvecCubecubecx_cubefieldSpMatsp_matsp_cx_mat运算符：+−*%/==！==&&||矩阵类、向量类、Cube类和泛型类Matmatcx_mat密集矩阵的类，其元素按列优先顺序存储（即逐列）根矩阵类是Mat，其中type是以下项之一：float、double、std::complex、std::complexshort、int、long和无符号的short、int、long为方便起见，定义了以下typedef：mat = Matdmat =
本文介绍在C++语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。 在C++语言的矩阵库Armadillo与计算机视觉库OpenCV中，都有矩阵格式的数据类型；而这两个库在运行能力方面各有千秋，因此实际应用过程中，难免会遇到需要将二者的矩阵格式数据类型加以相互转换的情况。本文就对其相互转换的具体方法加以介绍。 首先，二者相互转换需要用到的代码如下。#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){ //将Armadillo的列向量vec转为OpenCV的Mat arma
所以看起来Armadillo似乎没有任何插值能力(至少我在文档中找不到对它的引用)。我想知道是否有人对如何最好地使用rowvec作为输入和输出来实现样条和线性插值有任何建议？ 最佳答案 由于您已经拥有插值算法的源代码，因此会想到三种可能的选择:重构代码以直接使用Armadillo类(例如矩阵和vector)而不是它自己的数组。按原样使用代码，然后设置Armadillo矩阵或vector类的实例以使用插值算法生成的数组的内存。请参阅高级文档Matconstructors.使用Armadillo分配的内存/数组稍微修改现有代码。指向Ar
我编写了一个使用Armadillosvd_econ函数的函数。我正在尝试处理svd无法收敛的情况，因为出于某种原因在这种情况下它不会中止函数。有问题的错误是:error:svd_econ():failedtoconverge根据我对SVDdocumentation的阅读，这应该抛出一个std::runtime_error，并且根据我对Exceptionstutorial的阅读，我应该可以这样处理:arma::matU,V;arma::vecS;try{//aDatandsubsetRowsarepreviouslydefinedarma::svd_econ(U,S,V,aDat.row
我有兴趣将矩阵的subview传递给其他对象(或函数)，以便对象/函数可以修改列/矩阵的定义段。我目前正在使用armadillo库，我可以获得并使用对单个矩阵条目的引用(下面的函数f)。我正在寻找一种有效的方法来传递对subview的引用。我认为下面的函数h的代码实现了这个目标，但我不确定。我的主要问题是:假设我想要一个存储在类中的引用(不仅仅是在h中的函数中使用)，有没有办法改进函数h下面？三个不太重要的后续问题是:1)这可以在编写接受arma::Col类型参数的函数而不是指定subview时完成吗？2)如果没有，是否有另一个C++矩阵库允许这种事情而不明确地说明subview？(我
我正在尝试重新创建以下Pythonnumpy代码:num_rows,num_cols=data.shapeN=4data=data.reshape(N,num_rows/N,num_cols)在C++中使用Armadillo矩阵和立方体？如何最有效地做到这一点。我不认为调整大小/整形操作直接支持从2d矩阵移动到3d立方体？ 最佳答案 构造这样一个立方体的最快方法是使用advancedconstructors之一.这些允许您直接从内存的任意部分创建一个新对象，甚至无需复制任何数据。这在本质上最接近NumPyreshape的方式，即返回
我有一个简单的示例类。它有一个数据成员，它是一个指向Armadillo矩阵的指针的std::vector。构造函数将这样一个vector作为唯一的参数。这是文件TClass.cpp:#include#includeclassTClass{private:std::vectormats;public:TClass(std::vectorm_);arma::mat*GetM(intwhich){return(mats.at(which));};};TClass::TClass(std::vectorm_){mats=m_;}我想构造一个GTestfixture来测试成员函数GetM。这是我
我正在尝试使用RcppArmadillo在C++中编写R的setdiff()函数的一种模拟。我相当粗糙的方法://[[Rcpp::export]]arma::uvecmy_setdiff(arma::uvecx,arma::uvecy){//Coefficientesofunsignedintegervectoryformasubsetofthecoefficientsofunsignedintegervectorx.//Returnssetdifferencebetweenthecoefficientsofxandthoseofyintn2=y.n_elem;uwordq1;for(
作为我的管道的一部分，我需要按6000x6000的顺序执行大矩阵的特征分解。矩阵是密集的，所以除非我简化问题(如果可能的话请确定)，否则不能使用稀疏方法。目前我在玩玩具数据。将Eigen库用于513x513矩阵需要约6.5秒，而对于2049x2049矩阵我需要约130秒，这听起来令人望而却步，因为增长不是线性的。这是通过Eigen::SelfAdjointEigenSolver实现的，而使用其他方法，如Eigen::EigenSolver或Eigen::ComplexEigenSolver我没有得到显着改进。当我使用arma::eig_sym尝试Armadillo时，同样发生了同样的情
我有一个项目涉及3D数组的大量排列(arma::Cube)。特别是，所需的排列是通过切片交换列。在Matlab中，这是通过permute(cube,[1,3,2])有效计算的在Python中numpy.transpose(cube,axis=[0,2,1]).不幸的是Armadillo没有permute自行发挥作用。我尝试过不同的方法，但与Matlab相比，它们都相当慢。我想知道在Armadillo中排列(相当大的)立方体的更快方法是什么。使用gprof分析代码，大部分时间都花在了我在下面尝试过的置换函数上，而在Matlab中，对于同一个移植项目，大部分时间都花在了SVD或QR矩阵分解
