我对 Stack Overflow 和 C++ 比较陌生,所以请随时纠正我的代码中的任何错误和这个问题的格式。
我正在尝试使用涉及矩阵转置和 vector (及其逆)乘法的正规方程制作线性回归计算器。该程序应该从 csv 文件中读取并将该文件中的信息传递到矩阵中并计算回归线。为了简化工作,我决定使用一个名为 Eigen 的库来进行矩阵-矩阵乘法。
我遇到的问题是 Map
函数只能接受数组而不是 std::vector。
这是我目前所拥有的:
float feature_data[] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1,
2, 4.5, 3, 1,4, 5};
float labels[] = { 1, 4, 3, 2, 5, 7 };
//maps the array to a matrix called "feature_data"
MatrixXf mFeatures = Map< Matrix<float, 6, 2> >(feature_data);
MatrixXf mLabels = Map< Matrix<float, 6, 1> >(labels);
//use the toArray function
std::vector<float> test_vector = { 2,1,3 };
float* test_array = toArray(test_vector);
calcLinReg(mFeatures, mLabels);
const int n = 2;
int arr[n];
system("pause");
就上下文而言,toArray 函数是我尝试从 vector 创建数组的失败尝试(老实说,它可以工作,但它返回一个指针,您不能将其传递给 Map
函数Eigen.) calcLinReg
确实如其名:计算线性回归线参数。
在 Eigen 中,是否可以将 vector 转换为数组或将 vector 转换为矩阵?
最佳答案
尝试使用 vector 如何 data()
method ,这使您可以访问 vector 内部使用的内存数组,如下所示:
std::vector<float> test_vector = { 2,1,3 };
float* test_array = test_vector.data();
Eigen::MatrixXf test = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 3, 1> >(test_array);
或更短:
std::vector<float> test_vector = { 2,1,3 };
Eigen::MatrixXf test = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 3, 1> >(test_vector.data());
注意 该赋值实际上复制了数据,因此这是安全的。但是,你也可以像这样直接使用 vector 的数据
std::vector<float> test_vector(3,2);
Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 3, 1> > dangerousVec (test_vector.data());
如果 vector 超出范围,内存将被释放并且 dangerousVec 的数据是危险的。
关于c++ - 如何将 std::vector 转换为 Eigen 中的矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52261389/