c++ - 从 Eigen::VectorXd 获取矩阵 View /块，无需复制(共享内存)

有谁知道我如何从 Eigen::VectorXf 中提取块的好方法，该块可以被解释为特定的 Eigen::MatrixXf 而无需复制数据？ ( vector 应该包含几个展平矩阵)

例如类似的东西(伪代码):

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

目的很简单，有多个表示指向内存中的相同数据。

这可以完成，例如在 python/numpy 中通过提取子矩阵 View 并重塑它们。

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。

我想， Eigen::Map 非常相似，只是它需要普通的 c 数组/原始内存。
(链接: Eigen::Map )。

克里斯

最佳答案

如果您想将子 vector 重新解释为矩阵，那么是的，您必须使用 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.

关于c++ - 从 Eigen::VectorXd 获取矩阵 View /块，无需复制(共享内存)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21556965/