将向量分配给Eigen中的矩阵列

Question

这问题急忙被问到了。 原始程序中的错误，不是此处显示的代码中的拼写错误。 错误是我的程序v由于某些条件而没有填充。

这个主题的更有用的内容是在接受的答案中演示将std :: vector复制到Eigen Matrix的所有行或列。

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我想将向量复制到矩阵的列中，如下所示：

#include <Eigen/Dense>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
 int m = 10;

 std::vector<Eigen::VectorXd> v(m);
 Eigen::MatrixXd S(m,m);

 for (int i = 0; i != m; ++i) {
  v[i].resize(m);

  for (int j = 0; j != m; ++j) {
   v[i](j) = rand() % m;
  }

  //S.cols(i) = v[i]; //needed something like this
 }

 return 0;
}

S的类型为Eigen :: MatrixXd，维度为mxm。 v是Eigen :: VectorXd的std :: vector，其中每个Eigen :: VectorXd的大小为m，并且v中有m个。

Answer 1

关于原始问题，您需要使用Eigen::Map包装std::vector 。 你可以/也应该使操作成为一个单行。

重写的问题被缩减为拼写错误。 S.cols(i)应为S.col(i) 。

int main()
{
    size_t sz = 6;
    Eigen::MatrixXd S(sz, sz);
    std::vector<double> v(sz);
    std::vector<Eigen::VectorXd> vv(sz);
    for(int i = 0; i < sz; i++)
    {
        v[i] = i*2;
        vv[i] = Eigen::VectorXd::LinSpaced(sz, (i+sz), (i+sz)*2);
    }

    for (int i = 0; i != sz; ++i)
        S.col(i) = vv[i];
    std::cout << S << "\n\n";

    S.rowwise() = Eigen::Map<Eigen::RowVectorXd>(v.data(), sz);
    std::cout << S << "\n\n";

    S.colwise() = Eigen::Map<Eigen::VectorXd>(v.data(), sz);
    std::cout << S << "\n\n";

    return 0;
}

哪个会输出

6 7 8 9 10 11
7.2 8.4 9.6 10.8 12 13.2
8.4 9.8 11.2 12.6 14 15.4
9.6 11.2 12.8 14.4 16 17.6
10.8 12.6 14.4 16.2 18 19.8
12 14 16 18 20 22

0 2 4 6 8 10
0 2 4 6 8 10
0 2 4 6 8 10
0 2 4 6 8 10
0 2 4 6 8 10
0 2 4 6 8 10

0 0 0 0 0 0
2 2 2 2 2 2
4 4 4 4 4 4
6 6 6 6 6 6
8 8 8 8 8 8
10 10 10 10 10 10