特征:如何沿特定维度连接矩阵？
特征:如何沿特定维度连接矩阵？
提问于 2014-02-01 17:06:50
我有两个特征矩阵，我想把它们连接起来，就像matlab中的cat(0, A, B)一样。
在eigen中有没有类似的东西？
谢谢。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-02-01 17:22:21
为此，您可以使用逗号初始值设定项语法。
水平方向：
MatrixXd C(A.rows(), A.cols()+B.cols());
C << A, B;纵向：
// 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为了提高可读性，可以使用空格设置垂直连接的格式：
D << A,
B; // <-- But this is for readability only. Stack Overflow用户
发布于 2019-02-01 02:33:44
我将以类似于this post (连接到现有矩阵)的方式使用Eigen's block indexing。
块索引避免了公认方法中的方向歧义，并且语法非常紧凑。下面的代码相当于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;Stack Overflow用户
发布于 2018-06-21 02:37:34
我有一个稍微不同的用例:垂直堆叠特征矩阵的std：：向量。下面是我如何实现一个更通用的函数。如果可以进一步改进，请让我知道：
// 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;
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/21496157
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