从Eigen :: VectorXd获取矩阵视图/块，无需复制（共享内存） [英] Get matrix views/blocks from a Eigen::VectorXd without copying (shared memory)

问题描述

有谁知道一个很好的方式如何我可以从一个Eigen :: VectorXf提取块，可以解释为一个特定的Eigen :: MatrixXf，而不复制数据？ （向量应该包含几个扁平矩阵）

例如。 （伪代码）：

  VectorXd W = VectorXd :: Zero 
 
 //使用来自W的数据并从前四个元素创建矩阵视图
块< 2,2> A = W.blockFromIndex（0,2,2）; 
 //使用来自W的数据并从最后四个元素创建矩阵视图
 Block< 2,2> B = W.blockFromIndex（4,2,2）; 
 
 //也应更改W $ b中的数据$ b A（0,0）= 1.0 
 B（0,0）= 1.0 
  
 
 
 
目的很简单，有多个表示指向内存中的相同数据。
 
 
 
这可以做例如在python / numpy通过提取子矩阵视图和重塑它们。 
  A = numpy.reshape（W [0：0 + 2 * 2]，（2,2））
 
 
 
 
我不知道Eigen是否支持Eigen :: Block的重塑方法。
 
 
 
我猜，Eigen :: Map非常相似，除了它期望平原c数组/原始内存。 
（链接： Eigen :: Map ）。
 
 
 
 Chris 
解决方案
如果要将子矢量重新解释为矩阵，使用地图：
 地图< Matrix2d> A（W.data（））; // using the前4个元素
 Map< Matrix2d> B（W.tail（4）.data（））; // using the last 4 elements 
 Map< MatrixXd> C（W.data（）+ 6,2,2）; //使用第6到第10个元素
 //在运行时定义大小。 
  
 
Does anyone know a good way how i can extract blocks from an Eigen::VectorXf that can be interpreted as a specific Eigen::MatrixXf without copying data? (the vector should contains several flatten matrices)

e.g. something like that (pseudocode):
VectorXd W = VectorXd::Zero(8);

// Use data from W and create a matrix view from first four elements
Block<2,2> A = W.blockFromIndex(0, 2, 2);
// Use data from W and create a matrix view from last four elements
Block<2,2> B = W.blockFromIndex(4, 2, 2);

// Should also change data in W
A(0,0) = 1.0
B(0,0) = 1.0
The purpose is simple to have several representations that point to the same data in memory.

This can be done e.g. in python/numpy by extracting submatrix views and reshape them. 
A = numpy.reshape(W[0:0 + 2 * 2], (2,2))
I Don't know whether Eigen supports reshape methods for Eigen::Block.

I guess, Eigen::Map is very similar except it expects plain c-arrays / raw memory. 
(Link: Eigen::Map).

Chris
解决方案
If you want to reinterpret a subvector as a matrix then yes, you have to use Map:
Map<Matrix2d> A(W.data());          // using the first 4 elements
Map<Matrix2d> B(W.tail(4).data());  // using the last 4 elements
Map<MatrixXd> C(W.data()+6, 2,2);   // using the 6th to 10th elements
                                    // with sizes defined at runtime.


                        
这篇关于从Eigen :: VectorXd获取矩阵视图/块，无需复制（共享内存）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！