在Eigen中,所有的矩阵Matrix和向量Vector都是由Matrix类构造的。向量只不过是矩阵的特殊形式,只有一列(列向量)或者一行。

Matrix模板类有6个参数,其中前三个参数是必须的。前三个参数如下:

Matrix

Scalar 是 标量类型,取值可以是 float ,int double 等。

RowsAtCompileTime 和 ColsAtCompileTime 是在程序编译时就已经知道的矩阵的行数和列数。

Eigen 提供了一些常用的 定义好的类型。比如:

typedef Matrix Matrix4f .

在Eigen中,列向量是默认向量,在不特别说明的情况下,向量Vector就是指的列向量。在Eigen中定义了列向量:

typedef Matrix Vector3f ;

Eigen也定义了行向量:

typedef Matrix RowVector2i ;

如果矩阵的尺寸在编译的时候是不确定的,而在运行的时候才能确定,Eigen提供了定义动态大小的方法。比如非常好用的:

typedef Matrix MatrixXd;

MatrixXd定义了任意行数和列数的矩阵,可以在运行时确定。

类似地,对于向量有:

typedef Matrix VectorXi ;

也可以对于一个维度确定,而指定另外一个维度是动态大小的。

Matrix 矩阵的行数是 3,列数不确定。

矩阵的构造,Eigen提供了默认构造函数。

Matrix3f a;

MatirxXf b;

eigen一维向量_Eigen向量和矩阵的用法1(C++)相关推荐

  1. eigen 列拼接_eigen Dense矩阵拼接

    矩阵拼接报错: /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/Block.h:141: Eigen::Block::Block(XprType&, Eigen::Blo ...

  2. python 读取图片转换为一维向量_对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解...

    对Python中一维向量和一维向量转置相乘的方法详解 在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在pyth ...

  3. unity三维向量变化为角度_对于向量和矩阵的理解

    学数值计算还有复变函数了喔,矩阵忘干净了.又看了一遍 蓝棕 的相关的讲解,总结一下. 1.向量是什么? 从初到末的箭头(物理角度,表示一种运动过程) 有序的数字列表(计算机/数学角度)[1,2] 加和 ...

  4. python二维元素向量_详解python Numpy中求向量和矩阵的范数

    在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例 np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=n ...

  5. Python中一维向量和一维向量转置相乘

    在Python中有时会碰到需要一个一维列向量(n*1)与另一个一维列向量(n*1)的转置(1*n)相乘,得到一个n*n的矩阵的情况.但是在python中, 我们发现,无论是".T" ...

  6. 神经网络 pytorch 分类二维矩阵图像和一维向量的方法

    在网上找资料的过程中,发现并没有特别细致的讲解分类图像和分类一维向量的做法,导致我捅咕了有几天才弄明白,可能使我比较菜吧......现在在这里记录一下. 首先需要明确,前文我们已经讲解了包装数据集的方 ...

  7. 内部矩阵维度必须一致simulink_深度学习/目标检测之numpy——向量和矩阵乘法相关...

    numpy中表示向量和矩阵乘法的有四种"*".outer.dot.multiply. 1.关于 "*" 的用法 "*" 也为对于元素的乘积, ...

  8. python求向量函数的雅可比矩阵_在python Numpy中求向量和矩阵的范数实例

    np.linalg.norm(求范数):linalg=linear(线性)+algebra(代数),norm则表示范数. 函数参数 x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None, ...

  9. Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API

    Spark机器学习MLlib系列1(for python)--数据类型,向量,分布式矩阵,API 关键词:Local vector,Labeled point,Local matrix,Distrib ...

最新文章

  1. 【机器学习知识体系】- 机器学习问题的一般流程
  2. 并发编程-26 高并发处理手段之服务降级与服务熔断 + 数据库切库分库分表
  3. Java多线程之死锁编码及定位分析
  4. 一线互联网大厂中高级Java面试真题收录!面试必会
  5. spring cloud学习笔记01
  6. java queue的实例化_如何在java中实例化Queue对象?
  7. c语言程序 题库管理,C语言程序设计题库管理系统-20210412073918.docx-原创力文档
  8. Google Earth自动生成地形
  9. python语法错误检查_Python之静态语法检查
  10. 常用数学公式,推导记录
  11. 用笔记本建立虚拟wifi
  12. ZStack--级联框架
  13. 红楼梦人物出场次数统计
  14. 团队必备的五个基本要素
  15. For循环的简单实例
  16. Python解析GPGGA报文_统计数据完整率
  17. 第四章 证券投资基金的监管
  18. android 耳机监听权限,android 耳机监听
  19. 论文复刻:排污权机制是否提高了企业全要素生产率(附代码、数据、原文献)
  20. python画图基础

热门文章

  1. 机器学习-预测-线性系统的预测(最小二乘法、正规方程式实现)
  2. C# 打印机使用PrintDialog、PrintTicket、PrintQueue
  3. TECH books
  4. 人工智能假如失控 将会带来何种危害程度?
  5. 海门区教育科学规划2020年度课题成果鉴定申请表
  6. 关于指数运算符 **
  7. 除非…..,否则你创业不会成功的
  8. SPICE电路模型cir文件转olb文件
  9. 创建第一个Android app
  10. 我的第一个应用(二)