例如，如果我有一个4x4矩阵。有没有办法创建另一个矩阵(或原始矩阵的View，甚至更好)，它只是原始矩阵的第1行和第3行。我只看到如何提取一行或一个block，但没有看到我上面提到的内容。这是我的代码:#include#includeusingnamespaceEigen;intmain(){Matrix4fm=Matrix4f::Random();std::cout一个潜在的解决方案是用一个1和0的矩阵预乘我的矩阵，z=([[0.,1.,0.,0.],[0.,0.,0.,1.]])z*m会给我我想要的，但有没有更好的解决方案。编辑:我想做的事情的可能应用:假设我有矩阵A(mxn)和B
因此，对于家庭作业，我的任务之一是使用在类类型对象中构建的矩阵相互交换2行或2列，使用这3个参数来定义它:size_t_R;//Numberofrows.size_t_C;//Numberofcolumns.std::vectormat;//arrayofTtypevariablestorepresentthematrix.例如，如果我有3行和3列以及1,2,3,4,5,6,7,8,9的intvector数组，交换第0行和第1行会使它看起来像4,5,6,1,2,3,7,8,9.所以让交换发生不是这里的问题，但我不明白的是你打算如何用O(1)复杂度来实现交换？我想做的是在行/列中的每个类
文章目录opencv的8种图像变换1.图像放大、缩小2.图像平移3.图像旋转4.图像仿射变换5.图像裁剪6.图像的位运算（AND,OR,XOR）7.图像的分离和融合8.图像的颜色空间opencv的8种图像变换1.图像放大、缩小我们先看下原图importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimg=cv2.imread(‘image/logo.png’)plt.imshow(img)看下图像大小#height,width,channelheight,width,channel=img.shape图像放大缩小使用cv2.resize()方法cv
我通过使用1D数据类型并将其包装到行和列中，在C++中实现了Matrix数据类型。现在，我希望有可能从此时开始创建正方形/分块子矩阵，并且我想在内存中进行。问题是我希望这些子矩阵中的一些可以转移到GPU内存并可以在那里并行处理它们。例如，这对矩阵乘法很有用。由于这些子矩阵在主内存中没有对齐，如果不创建单独的拷贝，将它们作为一个单元复制到设备内存看起来是不可能的？我想让这个直接的GPU子矩阵复制映射到CPU原始矩阵以用于更新和效率目的。我事先不知道确切的分区。有人知道我怎样才能实现它吗？提醒一下，矩阵需要按block划分，而不是按行划分，这在C/C++中相对容易。
我想总结3D矩阵的所有元素（w*h），然后将其存储在1D矩阵中，长度为=深度（输入矩阵的第三维）要使自己清楚：输入维度=1D的形式（w*h*d）。必需的输出再次=1D，长度=D让我们考虑以下3D矩阵：2x3x2。Layer1Layer2[1,2,3[7,8,94,5,6]10,11,12]输出为1D：[21,57]我是Python的新手，并这样写了：deftest(w,h,c,image_inp):output=[image_inp[j*w+k]foriinenumerate(image_inp)forjinrange(0,h)forkinrange(0,w)#image_inp[j*w+k]
我正在寻找允许高效行和列交换的稀疏矩阵表示。经典表示(通过压缩行、压缩列或三元组)似乎只允许执行一个或另一个但不允许展位。有人知道一个好的数据结构吗？--编辑--澄清一下，我希望能够交换行，例如交换第5行和第7行，以及交换列，例如交换第6列和第8列。 最佳答案 您可能只想添加另一个间接级别来处理效率不高的交换。例如，如果您有一个可以有效交换行但不能交换列的稀疏表示，那么就有一个从真实列映射到有效列的数组。当您访问一个元素时，使用数组来找到合适的底层元素。classSparseMatrix{public:Element&operato
任何人都可以推荐一个好的C++库来存储多维稀疏矩阵，它专注于矩阵中数据的压缩。矩阵的维数会很大(比如80维)。欢迎任何帮助:)。编辑:矩阵高度稀疏，数量级为0.0000001(或)1x10-6。 最佳答案 在c#中，我使用键值对或“字典”来存储稀疏填充数组。我认为对于80个维度，您必须构建一个基于字符串的键。使用单个函数来创建它应该保持一致的key。只需连接一个逗号分隔的维度列表。不幸的是，我不知道一个好的key对，C++的字典库。如果您以前使用过，可能是STL，但我不会推荐它。 关于c
如果我按如下方式在Eigen中设置SparseMatrix条目的值:sparse_matrix->coeffref(10,10)=0;这实际上会缩小矩阵所需的存储空间，还是会尝试存储0并在那里用完4个字节(假设为整数类型)？如果答案是后者，我如何将列设置为0，以便它不使用任何额外空间？另外，像这样的东西呢:typedefEigen::TripletTripletType;std::vectort;for(inti=0;ipush_back(TripletType(i,j,0);}}sparse_matrix->setFromTriplets(t);这会导致稀疏矩阵中出现显式零吗？
我需要使用C++代码访问二维矩阵。如果矩阵是mat[n][m]，我必须访问(在for循环中)这些位置:mat[x][y],mat[x-1][y-m-1],mat[x-1][y],mat[x][y-1]在下一次迭代中我必须做的:x=x+1然后，再次:mat[x][y],mat[x-1][y-m-1],mat[x-1][y],mat[x][y-1]让这些位置在内存中最近以加速我的代码的最佳方法是什么？ 最佳答案 如果您要水平迭代，请将您的矩阵排列为mat[y][x]，尤其是当它是一个数组数组时(矩阵的布局在您的答案中不明确)。
我阅读了floydwarshall算法的伪代码1设dist为|V|×|V|初始化为∞(无穷大)的最小距离数组2对于每个顶点v3距离[v][v]←0每条边4(u,v)5dist[u][v]←w(u,v)//边(u,v)的权重6表示k从1到|V|7我从1到|V|8对于j从1到|V|9如果dist[i][j]>dist[i][k]+dist[k][j]10距离[i][j]←距离[i][k]+距离[k][j]11结束如果但它只是使用一个dist矩阵来节省距离。我认为应该有n个dist矩阵，其中n是顶点数，或者至少我们需要两个dist矩阵。一个存储顶点k-1内的当前最短路径，另一个存储顶点k内的
