如何将std :: vector转换为Eigen中的矩阵？

Question

我有些新手在使用Stack Overflow和C ++，如果代码或问题格式有误，请随意纠正。

我正在尝试使用正常方程式制作线性回归计算器，该方法涉及矩阵转置和向量乘法（以及它们的逆运算）。这个程序应该从一个csv文件中读取信息并将其传递到一个矩阵中进行回归线计算。为了简化工作，我决定使用名为Eigen的库进行矩阵乘法。

我遇到的问题是Map函数只能接受数组而不是std :: vector。

这是我目前的进展：

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");

为了更好的理解，toArray函数是我尝试将向量转换为数组的不成功之举（老实说，它确实可以工作，但它返回一个指针，无法传递到Eigen中的Map函数）。 calcLinReg 的功能就像它听起来的那样：计算线性回归直线参数。

有没有办法将向量转换为数组或在Eigen中将向量转换为矩阵？

- Ikechukwu Anude

Answer 1

试试使用向量data()方法，该方法允许您访问向量内部使用的内存数组，例如：

    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);

或者更简洁：

    std::vector<float> test_vector = { 2,1,3 };
    Eigen::MatrixXf test = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 3, 1> >(test_vector.data());

注意，这个赋值操作实际上是复制了数据，因此是安全的。不过，你也可以直接像下面这样使用 vector 的数据：

    std::vector<float> test_vector(3,2);
    Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 3, 1> > dangerousVec (test_vector.data());

如果向量超出范围，内存将被释放，而dangerousVec的数据则会变得无效。

- user4290866

---

这似乎很好用，但我没想到 Map 函数可以接受指针。 - Ikechukwu Anude

如果行数和列数是动态的，我们要如何实现呢？例如，像这样的东西：Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, sqrt(test_vector.size()), sqrt(test_vector.size())>>。但是这段代码不能编译。 - Amir Rasti

Answer 2

有人在评论中询问动态行和列的情况。这是可能的，如下所示：

typedef Eigen::Matrix<double,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic> MyMatrix;

size_t nrow = ...;
size_t ncol = ...;
MyMatrix M = Eigen::Map<MyMatrix>(test_vector.data(), nrow, ncol);

- Stéphane Laurent