关于从Matlab到C Eigen矩阵运算：从Matlab到C Eigen矩阵运算-向量归一化

From Matlab to C++ Eigen matrix operations – vector normalization

将一些 Matlab 代码转换为 C .

问题(如何在 C 中)：

在一个矩阵中连接两个向量。 (已经找到解决方案)

标准化每个数组(“pts” col)除以它的第三个值

1 和 2 的 Matlab 代码：

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% 1. A 3×1 vector. d0, d1 double.
B = [d0*A (d0+d1)*A]; % B is 3×2

% 2. Normalize a set of 3D points
% Divide each col by its 3rd value
% pts 3xN. C 3xN.
% If N = 1 you can do: C = pts./pts(3); if not:
C = bsxfun(@rdivide, pts, pts(3,:));

1 和 2 的 C 代码：

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// 1. Found the solution for that one!
B << d0*A, (d0 + d1)*A;

// 2.
for (int i=0, i<N; i++)
{
// Something like this, but Eigen may have a better solution that I don’t know.
C.block<3,1>(0,i) = C.block<3,1>(0,i)/C(0,i);
}

编辑：
我希望这个问题现在更清楚了？2.

相关讨论

这就是 Eigen 的用途。你有什么问题？
@Peter，问题是像我在matlab中那样在一行中填写B。我认为解决方案可能是 B << d0* (*A), (d0 d1)*(*A);但我还没有测试它。
Matlab 是高级语言，C 是低级语言。您期望 Matlab 中的一行对应于 C 中的一行是不合理的。你在每个方面都有不同的优点和缺点。

@Brick 是的，我知道。但是 Eigen 有很多处理矩阵的方法。我知道如何使用循环来解决这个问题，但我敢打赌 Eigen 可能有一个优化的方法来做到这一点。
@Pedro77 我建议将您对我的最后评论放入问题中。我不会那样理解你的问题。 (我不是投反对票，但我可以理解为什么有人可能会像目前写的那样投反对票。根本不清楚你在问什么。)
同意，请让问题更清楚。可以执行的代码会有所帮助。
你为什么使用指针？
@Bernhard 抱歉，除了 C 新手外，没有其他理由。打算更新那个。
FWIW Armadillo 做了 Eigen 所做的事情，但也有明确的目标，即类似于 Matlab。我都使用并且喜欢两者，但比 Eigen 更频繁地使用犰狳。

对于#2：

1	C = C.array().rowwise() / C.row(2).array();

只有数组具有为行和列部分归约定义的乘法和除法运算符。当您将数组分配回 C

时，该数组将转换回矩阵

来源：https://www.codenong.com/42741074/

From Matlab to C++ Eigen matrix operations – vector normalization

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