首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何获得Eigen::MatrixXd列的平均值?

Eigen::MatrixXd是Eigen库中的一个类,用于表示动态大小的矩阵。要获得Eigen::MatrixXd列的平均值,可以使用Eigen库提供的函数和操作符。

首先,需要包含Eigen库的头文件:

代码语言:cpp
复制
#include <Eigen/Dense>

然后,创建一个Eigen::MatrixXd对象,例如:

代码语言:cpp
复制
Eigen::MatrixXd matrix(3, 4);  // 创建一个3行4列的矩阵

接下来,可以使用Eigen库提供的.mean()函数来计算矩阵列的平均值。该函数返回一个列向量,其中每个元素是对应列的平均值。示例如下:

代码语言:cpp
复制
Eigen::VectorXd columnMeans = matrix.colwise().mean();

在上述示例中,colwise()函数用于按列迭代矩阵,mean()函数用于计算每列的平均值。返回的columnMeans对象是一个列向量,其中每个元素是对应列的平均值。

关于Eigen库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云提供的Eigen库文档:Eigen库文档

注意:本回答中提到的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址仅为示例,实际使用时请根据需求选择合适的云计算品牌商和相关产品。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

eigen使用教程_kafka简单使用

矩阵的定义:Eigen中关于矩阵类的模板函数中,共有六个模板参数,常用的只有前三个。其前三个参数分别表示矩阵元素的类型、行数和列数。...数据存储:Matrix创建的矩阵默认是按列存储,Eigen在处理按列存储的矩阵时会更加高效。...如何选择动态矩阵和静态矩阵:对于小矩阵(一般大小小于16)使用固定大小的静态矩阵,它可以带来比较高的效率;对于大矩阵(一般大小大于32)建议使用动态矩阵。...动态矩阵、静态矩阵 Eigen::MatrixXd matrixXd; Eigen::Matrix3d matrix3d; //3....2)矩阵也提供了获取其指定行/列的函数,其实获取某行/列也是一种特殊的获取子块。可以通过 .col()和 .row()来完成获取指定列/行的操作,参数为列/行的索引。

4.3K80
  • 教程 | 如何利用C++搭建个人专属的TensorFlow

    正如下方所示的形式: x -> h -> g -> f 作为一个图,我们能够在 f 获得答案,然而,也可以反过来: dx <- dh <- dg <- df 这样它看起来就像链式法则了!...我们决定使用特征库后端(Eigen library backend)进行线性代数运算,这个库有一个叫做 MatrixXd 的矩阵类,用在我们的项目中: class var {// Forward declarationstruct...Eigen(库名) 举例来说,我们可以直接使用一个叫「Eigen」的 TensorFlow 的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。...我对写出「Eigen」的人抱有很大的敬意,因为查看模版的错误几乎让我眼瞎!...原文链接:https://oneraynyday.github.io/ml/2017/10/20/Tensorflow-C++/ 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

    832100

    按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值

    一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题,按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习..."num"列每个分组的平均值,然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...(输入是num列,输出也是一列),代码如下: import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果,省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值,然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题,给出了3个行之有效的方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

    3K20

    Eigen 使用教程

    动态矩阵、静态矩阵 Eigen 在编译期间确定尺寸的矩阵为静态矩阵,运行期间确定尺寸的为动态矩阵(数据类型中带有X) 选用原则: 对于非常小尺寸的矩阵,尽可能使用固定尺寸,特别是小于(大约)16的尺寸...,使用固定尺寸对性能非常有益,因为它允许 Eigen 避免动态内存分配和展开循环; 对于小尺寸在内部,一个固定大小的特征矩阵只是一个普通的数组。...Matrix MatrixXd;typedef Matrix VectorXf;type 默认构造时,指定大小的矩阵... 定义的类型 例如: MatrixXd 为 double 类型的动态矩阵 1 2 3 4 5 6 7MatrixXd a(3, 3); cout 4 8 12 16 5 6 7 8 9 10 11 1213 14 15 16 列向操作相当于 numpy 中的 axis=1,只对列方向做某种操作: Eigen::MatrixXf

    3.1K30

    4_机械臂位姿求逆理论及代码计算

    有时为了得到{A}相对于{B}的描述,即 ,需要求该矩阵的逆。一个直接求逆的方式是将4×4齐次变换求逆。但是,这样做就不能充分利用变换的性质。容易看出比较简单的方法是利用变换的性质求逆。...首先,回顾一下关于旋转矩阵的结论: 之后利用2-13将 转变成在{B}中的描述: 式2-43的左边应为0,由此可得: 由2-42和2-44可写出: 注意,使用符号: 式2-45是求齐次逆变换一般且非常有用的方法...3、eigen库求位姿的逆 直接代码: Eigen::Vector3d euler_angle(2.288083, 0.035207, 1.550335); // 使用Eigen库将欧拉角转换为旋转矩阵...::MatrixXd current_pos(3,1); current_pos(0,0)= 0.582681; current_pos(1,0)= -0.121500; current_pos...(2,0)= 0.259270; Eigen::MatrixXd inv_pos(3,1); Eigen::Matrix m3x1; m3x1 =

    13910

    VINS-Mono阅读先导篇

    使用基于紧密耦合的非线性优化方法,通过融合预先集成的IMU测量和特征观察来获得高精度的视觉惯性里程计。环路检测模块与紧密耦合配方相结合,能够以最小的计算开销实现重新定位。...在论文实现的里面还有大量的数值计算,所以也有Eigen: 这是它所有的计算模块,使用的时候导入对应的头文件就好 #include #include Eigen/Dense>...using namespace std; using Eigen::MatrixXd; int main() { MatrixXd m(2,2);//MatrixXd表示是任意尺寸的矩阵ixj, m...Eigen只包含头文件,因此它不需要实现编译(只需要使用#include),指定好Eigen的头文件路径,编译项目即可。...Eigen头文件的默认安装位置是:“/usr/include/eigen3”.

    68130

    Math-Model(五)正交分解(QR分解)

    算法步骤 写出矩阵的列向量; 列向量按照Schmidt正交化正交; 得出矩阵的Q′,R′; 对R′的列向量单位化得到Q,R′的每行乘R′每列的模得푹 matlab代码 function[X,Q,R]...其中,Ah是A的共轭转置 酉矩阵性质 如果A是酉矩阵 ? ? 也是酉矩阵; det(A)=1; 充分条件是它的n个列向量是两两正交的单位向量。...*X(i+1:n)'))/R(i,i); end else X=[]; end matlab自带方法 %产生一个3*3大小的魔方矩阵 A=magic(3) [Q,R]=qr(A) 使用Eigen C...++ Eigen提供了几种矩阵分解的方法 分解方式 Method 矩阵满足条件 计算速度 计算精度 PartialPivLU partialPivLu() Invertible ++ FullPivLU...分解方法 C++的QR分解代码为 #include #include Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std

    7.5K20

    5_机械臂工具位姿计算理论及代码实现验证

    1、机械臂工具位姿计算理论 机器人的首要功能之一是能够计算它所持的夹具(或未夹持夹具)相对于规范坐标系的位姿,也就是说需要计算工具坐标系{T}相对于工作台坐标系{S}的变换矩阵。...根据连杆的几何形状,由基座(可看成一个固定连杆)的广义变换矩阵( )和另一端的执行器坐标变换矩阵( )可以计算运动学方程。这些附加的变换可以包括工具的偏距和转角,且适用于任意固定坐标系。...::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(euler_angle[2], Eigen::Vector3d::UnitZ()) * Eigen..., Eigen::Vector3d::UnitX()); cout << "R is :\n" << R << std::endl; Eigen::MatrixXd tool_pos...(3,1); tool_pos(0,0)= 10; tool_pos(1,0)= 20; tool_pos(2,0)= 30; Eigen::MatrixXd

    22910
    领券