The effective tools for processing matrix in C++ programming

最近和一些朋友討論到了C++中數學工具的問題，以前總是很2地自己寫矩陣運算，或者有時候在matlab裏計算了一些數據再往C程序裏倒，唉~想想那些年，我們白寫的代碼啊……人家早已封裝好了！首先推薦幾個可以在C++中調用的數學平臺：eigen、bias、lapack、svd、CMatrix，本文着重eigen做以講解，希望對各位有所幫助。

下面是本文主線，主要圍繞下面幾點進行講解：

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Eigen是什麼？

Eigen3哪裏下載？

Eigen3的配置

Eigen3 樣例代碼有沒有？

去哪裏更深入學習？

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Eigen是什麼？

Eigen是C++中可以用來調用並進行矩陣計算的一個庫，裏面封裝了一些類，需要的頭文件和功能如下：

Eigen的主頁上有一些更詳細的Eigen介紹。

Eigen3哪裏下載？

這裏是我下好的，這裏是官網主頁，請自行下載，是個code包，不用安裝。

Eigen的配置

直接上圖了，附加包含目錄那裏填上你放Eigen文件夾的位置即可。

Eigen的樣例代碼有沒有？

當然有，這篇文章重點就是這裏！

以下是我整理的一些常用操作，基本的矩陣運算就在下面了，算是個入門吧~主要分以下幾部分：

建議大家放到編譯環境裏去看，因爲我這裏有一些region的東西，編譯器下更方便看~

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

//using Eigen::MatrixXd;
using namespace Eigen;
using namespace Eigen::internal;
using namespace Eigen::Architecture;

using namespace std;


int main()
{

#pragma region one_d_object

    cout<<"*******************1D-object****************"<<endl;

    Vector4d v1;
    v1<< 1,2,3,4;
    cout<<"v1=\n"<<v1<<endl;

    VectorXd v2(3);
    v2<<1,2,3;
    cout<<"v2=\n"<<v2<<endl;

    Array4i v3;
    v3<<1,2,3,4;
    cout<<"v3=\n"<<v3<<endl;

    ArrayXf v4(3);
    v4<<1,2,3;
    cout<<"v4=\n"<<v4<<endl;

#pragma endregion

#pragma region two_d_object

    cout<<"*******************2D-object****************"<<endl;
    //2D objects:
    MatrixXd m(2,2);

    //method 1
    m(0,0) = 3;
    m(1,0) = 2.5;
    m(0,1) = -1;
    m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);

    //method 2
    m<<3,-1,
        2.5,-1.5;
    cout <<"m=\n"<< m << endl;

#pragma endregion

#pragma region Comma_initializer

    cout<<"*******************Initialization****************"<<endl;

    int rows=5;
    int cols=5;
    MatrixXf m1(rows,cols);
    m1<<( Matrix3f()<<1,2,3,4,5,6,7,8,9 ).finished(),
        MatrixXf::Zero(3,cols-3),
        MatrixXf::Zero(rows-3,3),
        MatrixXf::Identity(rows-3,cols-3);
    cout<<"m1=\n"<<m1<<endl;

#pragma endregion

#pragma region Runtime_info

    cout<<"*******************Runtime Info****************"<<endl;

    MatrixXf m2(5,4);
    m2<<MatrixXf::Identity(5,4);
    cout<<"m2=\n"<<m2<<endl;

    MatrixXf m3;
    m3=m1*m2;
    cout<<"m3.rows()="<<m3.rows()<<"  ;  "
             <<"m3.cols()="<< m3.cols()<<endl;

    cout<<"m3=\n"<<m3<<endl;

#pragma endregion

#pragma region Resizing

    cout<<"*******************Resizing****************"<<endl;

    //1D-resize
    v1.resize(4);
    cout<<"Recover v1 to 4*1 array : v1=\n"<<v1<<endl;

    //2D-resize
    m.resize(2,3);
    m.resize(Eigen::NoChange, 3);
    m.resizeLike(m2);
    m.resize(2,2);

#pragma endregion

#pragma region Coeff_access

    cout<<"*******************Coefficient access****************"<<endl;

    float tx=v1(1);
    tx=m1(1,1);
    cout<<endl;

#pragma endregion

#pragma  region Predefined_matrix

    cout<<"*******************Predefined Matrix****************"<<endl;

    //1D-object
    typedef  Matrix3f   FixedXD;
    FixedXD x;

    x=FixedXD::Zero();
    x=FixedXD::Ones();
    x=FixedXD::Constant(tx);//tx is the value
    x=FixedXD::Random();
    cout<<"x=\n"<<x<<endl;

    typedef ArrayXf Dynamic1D;
    //或者 typedef VectorXf Dynamic1D
    int size=3;
    Dynamic1D xx;
    xx=Dynamic1D::Zero(size);
    xx=Dynamic1D::Ones(size);
    xx=Dynamic1D::Constant(size,tx);
    xx=Dynamic1D::Random(size);
    cout<<"xx=\n"<<x<<endl;

    //2D-object
    typedef MatrixXf Dynamic2D;
    Dynamic2D y;
    y=Dynamic2D::Zero(rows,cols);
    y=Dynamic2D::Ones(rows,cols);
    y=Dynamic2D::Constant(rows,cols,tx);//tx is the value
    y=Dynamic2D::Random(rows,cols);

#pragma endregion

#pragma region Arithmetic_Operators

    cout<<"******************* Arithmetic_Operators****************"<<endl;

    //add & sub
    MatrixXf m4(5,4);
    MatrixXf m5;
    m4=m2+m3;
    m3-=m2;

    //product
    m3=m1*m2;

    //transposition
    m5=m4.transpose();
    //m5=m.adjoint();//伴隨矩陣

    //dot product
    double xtt;
    cout<<"v1=\n"<<v1<<endl;
    v2.resize(4);
    v2<<VectorXd::Ones(4);
    cout<<"v2=\n"<<v2<<endl;

    cout<<"*************dot product*************"<<endl;
    xtt=v1.dot(v2);
    cout<<"v1.*v2="<<xtt<<endl;

    //vector norm

    cout<<"*************matrix norm*************"<<endl;
    xtt=v1.norm();
    cout<<"norm of v1="<<xtt<<endl;
    xtt=v1.squaredNorm();
    cout<<"SquareNorm of v1="<<xtt<<endl;

#pragma endregion

cout<<endl;
}

Please refer to Eigen中的類及函數