跨 conservativeResize 将 ColXpr 维护为 MatrixXf
Maintaining ColXpr to a MatrixXf across conservativeResize
我正在尝试维护一个引用 Eigen::MatrixXf 跨保守调整大小的第一列的变量。
ColXpr c
看起来在 MatrixXf m
调整大小时无效并且无法重新分配。我可以看到这如何保护我免受错误,但我不明白我应该怎么做才能让 c
给我新 m
?
的第一列
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::MatrixXf m = Eigen::MatrixXf::Random(4,2);
Eigen::MatrixXf::ColXpr c = m.col(0);
std::cout << m << std::endl;
// 0.680375 0.823295
// -0.211234 -0.604897
// 0.566198 -0.329554
// 0.59688 0.536459
std::cout << c << std::endl;
// 0.680375
// -0.211234
// 0.566198
// 0.59688
m.conservativeResize(3, Eigen::NoChange);
std::cout << m << std::endl;
// 0.680375 0.823295
// -0.211234 -0.604897
// 0.566198 -0.329554
std::cout << c << std::endl;
// 1.4013e-45
// 0
// 1.4013e-45
// 0
c = m.col(0); // <<<<< This cores with the Eigen Warning
// Assertion `rows() == other.rows() && cols() == other.cols()' failed.
std::cout << c << std::endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
像 ColXpr
这样的特征表达式类型旨在用作临时变量,在一行中构建和销毁。它们的主要目的是避免不必要的复制——在 ColXpr
的情况下,通过对原始数组中的数据进行别名处理。
别名是一个实现细节,而不是面向用户的功能。你不应该依赖 ColXpr
被更新 即使你只是修改原始矩阵 ,更不用说调整它的大小了。
如果您想要始终提供矩阵第一列的东西,那就是 m.col(0)
。如果你愿意,你可以把它包装在一个函数中。
我正在尝试维护一个引用 Eigen::MatrixXf 跨保守调整大小的第一列的变量。
ColXpr c
看起来在 MatrixXf m
调整大小时无效并且无法重新分配。我可以看到这如何保护我免受错误,但我不明白我应该怎么做才能让 c
给我新 m
?
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::MatrixXf m = Eigen::MatrixXf::Random(4,2);
Eigen::MatrixXf::ColXpr c = m.col(0);
std::cout << m << std::endl;
// 0.680375 0.823295
// -0.211234 -0.604897
// 0.566198 -0.329554
// 0.59688 0.536459
std::cout << c << std::endl;
// 0.680375
// -0.211234
// 0.566198
// 0.59688
m.conservativeResize(3, Eigen::NoChange);
std::cout << m << std::endl;
// 0.680375 0.823295
// -0.211234 -0.604897
// 0.566198 -0.329554
std::cout << c << std::endl;
// 1.4013e-45
// 0
// 1.4013e-45
// 0
c = m.col(0); // <<<<< This cores with the Eigen Warning
// Assertion `rows() == other.rows() && cols() == other.cols()' failed.
std::cout << c << std::endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
像 ColXpr
这样的特征表达式类型旨在用作临时变量,在一行中构建和销毁。它们的主要目的是避免不必要的复制——在 ColXpr
的情况下,通过对原始数组中的数据进行别名处理。
别名是一个实现细节,而不是面向用户的功能。你不应该依赖 ColXpr
被更新 即使你只是修改原始矩阵 ,更不用说调整它的大小了。
如果您想要始终提供矩阵第一列的东西,那就是 m.col(0)
。如果你愿意,你可以把它包装在一个函数中。