我在Eigen3库中有一些复杂、密集的vector/矩阵，我想将实部和虚部提取到单独的数组中。在Matlab中，我可以做类似的事情cplxFoo=[1,1i;-1i-1]re=real(cplxFoo)im=imag(cplxFoo)预期yieldcplxFoo=1.0000+0.0000i0.0000+1.0000i0.0000-1.0000i-1.0000+0.0000ire=100-1im=01-10有没有类似real()的东西和imag()Eigen3中的Matlab函数？现在，我知道唯一能起作用的是类似于MatrixXcdcplxFoo=...;MatrixXdre(cplx
有点奇怪:我正在尝试将矩阵的整行设置为0，而eigen中的四个明显构造都无法编译://Uisapbypmatrix.Iwannasetitslastcolumnto0.0fU=solved.eigenvectors();U.row(p-1).array()=0;//don'tcompileU.row(p-1).setZero(1,p);//don'tcompileU.row(p-1).array().setZero(p);//don'tcompileU.bottomRows(1).setZero(p);//don'tcompile我还尝试了这些主题的其他变体，但都没有通过编译器
据我所知，qApp是全局指针，因此它应该可以在任何地方访问，但我收到此错误error:qAppwasnotdeclaredinthisscope。1#include"textEdit.h"23TextEdit::TextEdit(){4}56voidTextEdit::insertFromMimeData(constQMimeData*source){7if(qApp->mouseButtons()==Qt::MidButton){8return;9}10QTextEdit::insertFromMimeData(source);11}1213 最佳答案
这应该非常简单，但我无法在Eigen文档中找到实现它的方法。假设我有一个2Dvector，即std::vector>data假设它充满了10x4数据集。我如何使用这些数据来填写Eigen::MatrixXdmat.最明显的方法是像这样使用for循环:#PseudocodeEigen::MatrixXdmat(10,4);fori:1->10mat(i,0)=data[i][0];mat(i,1)=data[i][1];...end但应该有更好的Eigen原生方法？ 最佳答案 没问题。你不能一次完成整个矩阵，因为vector将单行存储
目录写在前面原理代码参考完写在前面1、本文内容使用Eigen计算两个向量之间的刚体变换；当两个向量是点云平面法向量时，也就知道了这两个平面点云之间的刚体变换2、平台windows,linux3、转载请注明出处：https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/130582783原理假设有两个空间向量a,b，认为b可由a通过空间变换得到，其旋转轴axis，垂直于a,b，旋转角度可同过向量夹角计算方式得到：cosθ=a⃗⋅b⃗∣a⃗∣∣b⃗∣\cos\theta=\frac{\vec{a}\cdot\vec{b}}{|\vec{a}||\vec{
我有点绝望:对于我的学习，我需要使用Eigen和CMake。如果我将整个库复制到我的编译器默认查找的目录中，但只要我尝试通过找到它，我就可以使用Eigenfind_package(需要Eigen3)我收到以下错误:CMakeErrorat/usr/share/cmake/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:148(message):CouldNOTfindEigen3(missing:EIGEN3_INCLUDE_DIREIGEN3_VERSION_OK)(Requiredisatleastversion"2.91.0")CallSt
我有一个类，其中有一个范围指针数组，这些指针指向没有默认构造函数的对象。我发现“初始化”它们的唯一方法是像这样使用swap():classBar{Bar(char*message){};}classFoo{boost::scoped_ptrarr[2];Foo(){arr[0].swap(boost::scoped_ptr(newBar("ABC")));arr[1].swap(boost::scoped_ptr(newBar("DEF")));};}这感觉有点冗长和笨拙。我错过了更聪明的方法吗？ 最佳答案 arr[0].reset
我正在尝试将一个简单的内存池分配器与std::unordered_map一起使用。我在std::string和std::vector中似乎成功地使用了同一个分配器。我希望unordered_map(和vector)中包含的项目也使用此分配器，因此我将我的分配器包装在std::scoped_allocator_adaptor中。简化定义集:templateusingmm_alloc=std::scoped_allocator_adaptor>;usingmm_string=std::basic_string,mm_alloc>;usingmm_vector=std::vector>;us
tensorflow和Eigen之间有什么关系，特别是关于tensor数据结构？有一些较早的引文(例如here)指出tensorflow正在广泛使用Eigen(afaiktensorflow人扩展了Eigen代码)。然而，最近的tensorflow文档似乎没有明确提及Eigen。这两个张量结构是否相同？它们是否同时更新？在tensorflow::tensor上使用Eigen::tensor是否有任何(可能在未来)缺点？ 最佳答案 tensorflow::tensor只是Eigen::Tensor的薄包装，仅具有有限的高级功能。您可以
假设我有Eigen::VectorXdx;//{1,2,3,4,5,6,7,8}和Eigen::VectorXdind_vec;//{0,2,4,5}有没有一种简单的方法可以提取x的ind_vec元素？类似于:x.extract(ind_vec)returning{1,3,5,6} 最佳答案 由于目前的答案对我来说并不令人满意，所以我用谷歌搜索了一下，我找到了thistutorial在Eigen文档中。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){Eigen::ArrayXfv(6);v()
