Eigen按行或列求和的使用

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1.矩阵求和
2.按行、按列求和
3.查找最大值的位置

1.矩阵求和

先构造一个简单的矩阵求和：

#include<Eigen/Core>
int main(int argc,char** argv){//申明一个４x4的int矩阵Eigen::Matrix<int,4,4> warped_eigen;//赋值warped_eigen<<1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16;//打印出来看看std::cout<<"warped_eigen:"<<std::endl<<warped_eigen<<std::endl;//矩阵求和int sum_m = warped_eigen.sum();//打印结果std::cout<<"sum of matrix: "<<std::endl<<sum_m<<std::endl;return 0;
}

输出结果：

warped_eigen:1  2  3  45  6  7  89 10 11 12
13 14 15 16
sum of matrix:
136

2.按行、按列求和

#include<Eigen/Core>
int main(int argc,char** argv){//申明一个４x4的int矩阵Eigen::Matrix<int,4,4> warped_eigen;//赋值warped_eigen<<1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16;//打印出来看看std::cout<<"warped_eigen:"<<std::endl<<warped_eigen<<std::endl;//矩阵求和int sum_m = warped_eigen.sum();//打印结果std::cout<<"sum of matrix: "<<std::endl<<sum_m<<std::endl;//按列求和Eigen::VectorXi histogram1 = warped_eigen.colwise().sum();std::cout<<"histogram1"<<std::endl<<histogram1<<std::endl;    return 0;
}

输出结果：

warped_eigen1  2  3  45  6  7  89 10 11 12
13 14 15 16
sum of matrix:
136
histogram1
28
32
36
40

3.查找最大值的位置

#include<Eigen/Core>
int main(int argc,char** argv){//申明一个４x4的int矩阵Eigen::Matrix<int,4,4> warped_eigen;//赋值warped_eigen<<1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16;//打印出来看看std::cout<<"warped_eigen:"<<std::endl<<warped_eigen<<std::endl;//矩阵求和int sum_m = warped_eigen.sum();//打印结果std::cout<<"sum of matrix: "<<std::endl<<sum_m<<std::endl;//按列求和Eigen::VectorXi histogram1 = warped_eigen.colwise().sum();std::cout<<"histogram1"<<std::endl<<histogram1<<std::endl;Eigen::MatrixXd::Index maxIndex;int max_h = histogram1.maxCoeff(&maxIndex);std::cout<<"histogram1 max is:"<<max_h<<"  the max index is :"<<maxIndex<<std::endl;  return 0;
}

输出结果：

warped_eigen1  2  3  45  6  7  89 10 11 12
13 14 15 16
sum of matrix:
136
histogram1
28
32
36
40
histogram1 max is:40  the max index is :3

REF：https://blog.csdn.net/Lo_Bamboo/article/details/105110174

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本题要求实现一个函数,求一个n (小于10)行7列的二维数组各列的和.将各列和存放在一个至少7个单元的一维数组中. 函数接口定义: void fun ( int data[][7], int resu ...

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2.按行、按列求和

3.查找最大值的位置

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