特征如何沿特定维度连接矩阵

Eigen how to concatenate matrix along a specific dimension?

本文关键字：连接 何沿特 特征      更新时间：2023-10-16

我有两个特征矩阵，我想像matlab cat(0, A, B)

一样加入它们

eigen中有什么等效的？

谢谢。

您可以使用逗号初始化器语法为此。

水平：

MatrixXd C(A.rows(), A.cols()+B.cols());
C << A, B;

垂直：

// eigen uses provided dimensions in declaration to determine
// concatenation direction
MatrixXd D(A.rows()+B.rows(), A.cols()); // <-- D(A.rows() + B.rows(), ...)
D << A, B; // <-- syntax is the same for vertical and horizontal concatenation

对于可读性，可能会格式化与空格的垂直串联：

D << A,
     B; // <-- But this is for readability only.

我会以类似于此帖子的方式使用eigen的块索引（与现有矩阵相似）。

块索引避免了接受方法中的方向歧义，并且是非常紧凑的语法。以下等同于MATLAB中的C = cat(2, A, B)：

MatrixXd C(A.rows(), A.cols()+B.cols());
C.leftCols(A.cols()) = A;
C.rightCols(B.cols()) = B;

我的用例略有不同：垂直堆叠eigen矩阵的std ::向量。这是我实现更通用的函数的方式。让我知道这是否可以进一步改进：

// matrix_eig = Eigen::MatrixXf in RowMajor format
matrix_eig VStack(const std::vector<matrix_eig> &mat_vec) {
  assert(!mat_vec.empty());
  long num_cols = mat_vec[0].cols();
  size_t num_rows = 0;
  for (size_t mat_idx = 0; mat_idx < mat_vec.size(); ++mat_idx) {
    assert(mat_vec[mat_idx].cols() == num_cols);
    num_rows += mat_vec[mat_idx].rows();
  }
  matrix_eig vstacked_mat(num_rows, num_cols);
  size_t row_offset = 0;
  for (size_t mat_idx = 0; mat_idx < mat_vec.size(); ++mat_idx) {
    long cur_rows = mat_vec[mat_idx].rows();
    vstacked_mat.middleRows(row_offset, cur_rows) = mat_vec[mat_idx];
    row_offset +=  cur_rows;
  }
  return vstacked_mat;
}
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