计算 Eigen::Matrix 的 sign() 的最佳方法

Question

由于 Eigen C++ 库不包含计算矩阵的内置方法，因此sign(x)我正在寻找执行此操作的最佳方法。有关 的定义，sign()请参阅Matlab 文档，尽管我实际上并不需要 0 元素的情况。我想出的方法如下。

Eigen::MatrixXf a = Eigen::MatrixXf(2,2);
a << -0.5, 1.0,
      0.3, -1.4;

// Temporary objects containing 1's and -1's
const Eigen::MatrixXi pos = Eigen::MatrixXi::Ones(a.rows(), a.cols());
const Eigen::MatrixXi neg = Eigen::MatrixXi::Ones(a.rows(), a.cols()) * -1;

// Actually filling of the matrix sign(a)
Eigen::MatrixXi a_sign = (a.array() >= 0).select(pos, neg);

std::cout << a << std::endl << std::endl;
std::cout << a_sign << std::end;

这是有效的，因此输出由下式给出

-0.5    1
 0.3 -1.4

-1  1
 1 -1

不过我想知道是否有更好的方法来做到这一点？创建两个临时矩阵似乎很麻烦，并且在处理非常大的矩阵时可能会变得相当慢。

Answer 1

怎么样

 X = X.array().sign();