Eigen：用步幅映射数组中的非连续数据

Question

我在内存中有一个数据数组 (double *)，如下所示：

[x0,y0,z0,junk,x1,y1,z1,junk,...]

我想将它映射到一个 Eigen 向量，并通过执行以下操作来虚拟地删除垃圾值：

Eigen::Map<
  Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1, Eigen::ColMajor>,
  Eigen::Unaligned,
  Eigen::OuterStride<4>
  >

但它不起作用，因为outerstride似乎仅限于二维矩阵。

有什么技巧可以达到我的目的吗？

非常感谢！

Answer 1

有了Eigen的head，就可以把它映射成2D矩阵，然后再看成1D向量：

auto m1 = Matrix<double,3,Dynamic>::Map(ptr, 3, n, OuterStride<4>());
auto v = m1.reshaped(); // new in future Eigen 3.4

但请注意，访问此类 v 涉及昂贵的整数 division/modulo。

Answer 2

如果你想要一个与 Eigen 3.3 兼容的解决方案，你可以这样做

VectorXd convert(double const* ptr, Index n)
{
    VectorXd res(n*3);
    Matrix3Xd::Map(res.data(), 3, n) = Matrix4Xd::Map(ptr, 4, n).topRows<3>();
    return res;
}

但这当然会复制数据，您可能打算避免这种情况。

或者，您应该考虑是否可以将数据作为 3xN array/matrix 而不是平面向量来访问（实际上取决于您实际在做什么）。

Eigen：用步幅映射数组中的非连续数据

Eigen: map non-continous data in an arra with stride

eigen

eigen3