在 Eigen 中,我们可以比较两个数组的分量。我们也可以使用 broadcasting将(适当大小的) vector 添加到矩阵。然而,这两者并没有以明显的方式结合起来以允许行/列比较操作。例如
#include <iostream>
#include <Eigen/Core>
using namespace std;
using namespace Eigen;
using vect_t = Matrix<double, 1, 3>;
using matr_t = Matrix<double, 5, 3>;
int main()
{
vect_t l(0.1,0.1,0.1);
vect_t u(0.3,0.3,0.3);
matr_t X;
X << 0.0, 0.0, 0.0,
0.1, 0.2, 0.1,
0.2, 0.2, 0.2,
1.0, 0.0, 0.2,
0.2, 0.4, 0.4;
auto Y = l.array() < u.array(); // okay, gives [1, 1, 1]
auto Z = X.array().rowwise() + l.array();
// okay, gives
// 0.1, 0.1, 0.1,
// 0.2, 0.3, 0.2,
// 0.3, 0.3, 0.3,
// 1.1, 0.1, 0.3,
// 0.3, 0.5, 0.5;
//auto W = X.array().rowwise() < l.array(); // does not compile
// would expect (via broadcasting) something like
// 1, 1, 1,
// 0, 0, 0,
// 0, 0, 0,
// 0, 1, 0,
// 0, 0, 0
cout << X << endl << endl;
cout << Y << endl << endl;
cout << Z << endl << endl;
//cout << W << endl << endl;
return 0;
}
如何实现这种逐行比较?
评论:在我看来,它应该可以很好地工作。只是尚未实现的情况还是我遗漏了什么?
最佳答案
每当 rowwise()
或 colwise()
不起作用时,您可以使用 replicate
.在你的情况下:
auto W = X.array() < l.array().replicate(X.rows(), 1);
或
auto W = X.array() < l.array().colwise().replicate(X.rows());
关于c++ - Eigen 广播比较,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44394715/