我想使用 Eigen 进行稀疏矩阵乘法,在每次迭代中我想删除低于特定阈值的所有条目。在我看来,Eigen 只删除完全等于零的元素。
我正在运行 Eigen 3.3.7,使用 g++ 编译。
#include <Eigen/Sparse>
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using namespace Eigen;
typedef SparseMatrix<double> CscMat;
typedef SparseMatrix<double,RowMajor> CsrMat;
int N = 4;
CsrMat S, S2;
MatrixXd D(N, N), D2(N,N);
D << 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16;
D *= 0.1;
S = D.sparseView(0.5);
std::cout << D << std::endl;
std::cout << S.nonZeros() << std::endl;
D2 = D;
D2 = (D2.array() < 0.5).select(0, D2);
S2 = D2.sparseView();
std::cout << D << std::endl;
std::cout << S2.nonZeros() << std::endl;
上面的 S.nonzeros() 返回 16,而不是像 S2.nonzeros() 中预期的 12。
输出为:
0.1 0.2 0.3 0.4
0.5 0.6 0.7 0.8
0.9 1 1.1 1.2
1.3 1.4 1.5 1.6
16
0 0 0 0
0.5 0.6 0.7 0.8
0.9 1 1.1 1.2
1.3 1.4 1.5 1.6
12
最佳答案
sparseView 还有第二个参数,即 reference
。最后,两者的乘积将确定阈值,因此您应该使用以下行:
S = D.sparseView(0.5, 1.0 - std::numeric_limits<double>::epsilon());
获得你似乎想要的东西。
执行评估的实际代码位于 MathFunctions.h
static inline bool isMuchSmallerThan(const Scalar& x, const OtherScalar& y,
const RealScalar& prec)
{
return numext::abs(x) <= numext::abs(y) * prec;
}
其中 double 类型的默认 prec
为(当前)1e-12
。
关于c++ - 特征:稀疏矩阵 pruned() 不会删除低于阈值的条目,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55096911/