使用std :: vector初始化Eigen :: vector

Question

我之前已经看过它,但我不记得如何有效地初始化具有相同长度Eigen::Vector的已知std::vector长度.这是一个很好的例子:

std::vector<double> v1 = {1.0, 2.0, 3.0};

Eigen::Vector3d v2; // Do I put it like this in here: v2(v1) ?
v2 << v1[0], v1[1], v1[2]; // I know you can do it like this but 
                           // I am sure i have seen a one liner.

我已经仔细阅读了有关高级矩阵初始化的这一页,但没有明确解释执行此操作的方法.

Answer 1

根据Eigen Doc,Vector是Matrix的typedef,Matrix有一个带有以下签名的构造函数:

Matrix (const Scalar *data)

构造一个固定大小的矩阵,用从数据开始的系数初始化.

和矢量参考定义std::vector::data为:

std::vector::data

T* data();
const T* data() const;

返回指向用作元素存储的基础数组的指针.指针使得范围[data(); data() + size())始终是有效范围,即使容器为空.

因此,您可以将向量的数据作为Vector3d构造函数参数传递:

Eigen::Vector3d v2(v1.data());

此外,从Eigen 3.2.8开始,上面提到的构造函数定义为:

template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxCols>
inline Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols, _Options, _MaxRows, _MaxCols>
  ::Matrix(const Scalar *data)
{
  this->_set_noalias(Eigen::Map<const Matrix>(data));
}

如你所见,它也使用Eigen::Map了@ggael和@gongzhitaao所指出的.

Answer 2

只是为了扩展@ggael答案以防其他人没有注意到:

从快速参考指南:映射外部数组:

float data[] = {1,2,3,4};
Map<Vector3f> v1(data);       // uses v1 as a Vector3f object
Map<ArrayXf>  v2(data,3);     // uses v2 as a ArrayXf object
Map<Array22f> m1(data);       // uses m1 as a Array22f object
Map<MatrixXf> m2(data,2,2);   // uses m2 as a MatrixXf object

Answer 3

我通过这个链接找到了一个更好的答案:

https://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=94839

基本上首先创建一个指向std向量的指针,然后使用Map将指针和长度传递给构造函数.

此方法适用于Eigen中的动态Vector对象.虽然我尝试使用std vector中的.data()函数作为第一个答案提示,但它给出了一个错误:静态断言失败:YOU_CALLED_A_FIXED_SIZE_METHOD_ON_A_DYNAMIC_SIZE_MATRIX_OR_VECTOR

但是使用这种方法可行!

我只是复制并粘贴链接中的相关代码:

std::vector<double> v(4, 100.0);
double* ptr = &v[0];
Eigen::Map<Eigen::VectorXd> my_vect(ptr, 4);

Answer 4

以下单行应该更正确:

std::vector<double> a = {1, 2, 3, 4};
Eigen::VectorXd b = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unaligned>(a.data(), a.size());