在犰狳中使用列向量而不是一维列矩阵有什么显着优势？
Any significant advantages to using column vectors instead of 1D column matrices in Armadillo?
为了简单和易于维护，我在二维和一维数组的 C++ 代码中专门使用 Armadillo 矩阵。例如，我使用向量初始化列表
但在实际使用之前立即将其转换为矩阵：
mat bArray = mat(colvec({0.1, 0.2, 0.3}));
我的大部分代码都由一维数组组成，只有少数地方我真正需要二维犰狳矩阵。
如果我将所有 (nx1) 个 Armadillo 矩阵转换为 (nx1) 个 Armadillo 列向量，是否会显着提高性能？我应该了解这两种数据结构之间的其他细微差别吗？
arma::vec 与 arma::colvec 相同，它们只是 Col<double> 的类型定义。您可以在犰狳源代码的 typedef_mat.hpp 文件中看到这一点。此外，arma::Col<T> 继承自 Mat<T>，如 Col_bones.hpp 文件中所示。本质上，colvec 只是一个只有一列的矩阵。除了避免从临时向量到矩阵的不必要的复制之外，您什么也得不到。虽然这可能是一个举动，因为 colvec 是暂时的，因此即使是这样的收获也可能是微不足道的。
然而，如果您想要一个一维数组，请使用 colvec 而不是 mat 至少为了清楚起见。
为了简单和易于维护，我在二维和一维数组的 C++ 代码中专门使用 Armadillo 矩阵。例如，我使用向量初始化列表 但在实际使用之前立即将其转换为矩阵：
mat bArray = mat(colvec({0.1, 0.2, 0.3}));
我的大部分代码都由一维数组组成，只有少数地方我真正需要二维犰狳矩阵。
如果我将所有 (nx1) 个 Armadillo 矩阵转换为 (nx1) 个 Armadillo 列向量，是否会显着提高性能？我应该了解这两种数据结构之间的其他细微差别吗？
arma::vec 与 arma::colvec 相同，它们只是 Col<double> 的类型定义。您可以在犰狳源代码的 typedef_mat.hpp 文件中看到这一点。此外，arma::Col<T> 继承自 Mat<T>，如 Col_bones.hpp 文件中所示。本质上，colvec 只是一个只有一列的矩阵。除了避免从临时向量到矩阵的不必要的复制之外，您什么也得不到。虽然这可能是一个举动，因为 colvec 是暂时的，因此即使是这样的收获也可能是微不足道的。
然而，如果您想要一个一维数组，请使用 colvec 而不是 mat 至少为了清楚起见。