以前にそれを見たことがありますが、同じ長さのEigen::Vector
で既知の長さのstd::vector
を効率的に初期化する方法を覚えていません。これが良い例です:
std::vector<double> v1 = {1.0, 2.0, 3.0};
Eigen::Vector3d v2; // Do I put it like this in here: v2(v1) ?
v2 << v1[0], v1[1], v1[2]; // I know you can do it like this but
// I am sure i have seen a one liner.
this 高度なマトリックス初期化に関するページを熟読しましたが、このアクションを実行する方法の明確な説明はありません。
Eigen Docによると、 Vector はMatrixのtypedefであり、Matrixには constructor があり、次のシグネチャがあります。
_Matrix (const Scalar *data)
_データから始まる係数で初期化された固定サイズの行列を作成します。
そして ベクトル参照 は_std::vector::data
_を次のように定義します:
_std::vector::data T* data(); const T* data() const;
_要素のストレージとして機能する基になる配列へのポインターを返します。ポインターは、コンテナーが空であっても、範囲
[data(); data() + size())
が常に有効な範囲であるようなものです。
したがって、ベクトルのデータを_Vector3d
_コンストラクターパラメーターとして渡すことができます。
_Eigen::Vector3d v2(v1.data());
_
また、Eigen 3.2.8の時点では、上記のコンストラクタは次のように定義されています。
_template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxCols>
inline Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols, _Options, _MaxRows, _MaxCols>
::Matrix(const Scalar *data)
{
this->_set_noalias(Eigen::Map<const Matrix>(data));
}
_
ご覧のとおり、@ ggaelと@gongzhitaaoで示されているように、_Eigen::Map
_も使用されます。
他の人が気付かなかった場合に備えて、@ ggaelの回答を拡張するだけです。
float data[] = {1,2,3,4};
Map<Vector3f> v1(data); // uses v1 as a Vector3f object
Map<ArrayXf> v2(data,3); // uses v2 as a ArrayXf object
Map<Array22f> m1(data); // uses m1 as a Array22f object
Map<MatrixXf> m2(data,2,2); // uses m2 as a MatrixXf object
このリンクでより良い答えを見つけました:
https://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=94839
基本的に、最初にstdベクトルへのポインターを作成し、次にMapを使用してポインターと長さをコンストラクターに渡します。
このメソッドは、Eigenの動的なVectorオブジェクトで機能します。最初の答えが示唆するようにstdベクトルから.data()関数を使用しようとしましたが、エラーが表示されます:静的アサーションに失敗しました:YOU_CALLED_A_FIXED_SIZE_METHOD_ON_A_DYNAMIC_SIZE_MATRIX_OR_VECTOR
しかし、この方法を使用すると動作します!
ここのリンクから関連するコードをコピーして貼り付けるだけです:
std::vector<double> v(4, 100.0);
double* ptr = &v[0];
Eigen::Map<Eigen::VectorXd> my_vect(ptr, 4);
次のワンライナーはより正確である必要があります。
std::vector<double> a = {1, 2, 3, 4};
Eigen::VectorXd b = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unaligned>(a.data(), a.size());