是否有可能在不復制的情況下將特徵矩陣變平？

假設你有一個矩陣A：是否有可能在不復制的情況下將特徵矩陣變平？

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有兩個削平：

和

如果使用默認值（ColMajor）存儲類型，我們可以得到後者爲

VectorXd v = Map<const VectorXd>(A.data(), A.size())

這隻會複製一次數據。

但要獲得前者，我能想到的最好的是

MatrixXd At = A.transpose() 
VectorXd v = Map<const VectorXd>(At.data(), At.size())

這將數據複製兩次，很遺憾。

有點混亂的（至少對我來說）

VectorXd v = Map<const VectorXd>(A.transpose().data(), A.size())

編譯，但產生完全相同的結果不具有transpose那裏。

參見：Eigen Convert Matrix to Vector

來源

2016-10-10 user357269

使用映射函數'（row，col） - > vector_ix'（或逆向vector_ix - >（row，col）'和for-cycle-in inline inline void flatten（const MatrixXd＆src ，（VectorXd＆dest，direct_mapper_func＆f = line_major_direct）'（迭代src行/ col）或'inline void flatten（const MatrixXd＆src，VectorXd＆dest，inverse_mapper_func＆f = line_major_inverse）'（迭代dest ix）使用像'三角'規則[用於證明有理數是可數]（http://www.homeschoolmath.net/teaching/rational-numbers-countable.php） –

如果你願意使用的Matrix而不是Vector你可以使用以下命令：

Eigen::MatrixXi m(2, 2); 
m << 1, 2, 3, 4; 
std::cout << m << "\n\n"; 

// Option 1 
Eigen::MatrixXi v1; 
v1 = m.transpose(); // Copy #1 
v1.resize(1, 4); // No copy 
std::cout << v1 << "\n\n"; 

// Option 2 
v1 = m; // Copy #1 
v1.resize(1, 4); // No copy 
std::cout << v1 << "\n\n";

注意，在某些情況下，你可能會得到一個性能命中時使用1D矩陣。

來源

2016-10-10 05:41:07

請注意，您可以命名Map對象：

Map<const VectorXd> v1(A.data(), A.size());

，並使用v1像VectorXd。當然，修改v1也會修改A。要將它傳遞給接受const VectorXd&對象但沒有副本的函數，可以使用您的函數模板或使其成爲Ref<const VectorXd>。

然後第一種情況需要零拷貝，第二種情況需要零拷貝。

來源

2016-10-11 13:08:27 ggael

是否有可能在不復制的情況下將特徵矩陣變平？

回答

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