[Eigen中文文档] Array类与元素操作

文档总目录

英文原文(The Array class and coefficient-wise operations)

本页旨在提供有关如何使用Eigen的Array类的概述和说明。

什么是Array类？

与Matrix类用于线性代数计算不同的是，Array类提供了通用目的数组。此外，Array类提供了一种执行按系数运算的简单方法，这可能没有线性代数意义，例如对每一个元素都加一个常数或按系数将两个数组相乘。

Array类型

Array是一个类模板，采用与Matrix相同的模板参数。与Matrix一样，前三个模板参数是必需的：

Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime>

最后三个模板参数是可选的。由于这与Matrix完全相同，因此不再在此解释，仅参考Matrix 类。

Eigen还提供了一些常见的类型定义，其方式类似于Matrix类型定义，但有一些细微差别，因为Array一词用于一维和二维数组。使用ArrayNt代表一维N个大小的标量，其中 N 和 t 是大小和标量类型，详见[矩阵与向量运算](# 3.1.2 矩阵与向量运算)。对于二维数组类型，使用 ArrayNNt 表示。示例如下：

类型	类型定义
Array<float,Dynamic,1>	ArrayXf
Array<float,3,1>	Array3f
Array<double,Dynamic,Dynamic>	ArrayXXd
Array<double,3,3>	Array33d

访问Array中的值

就像矩阵一样，使用括号运算符可以访问数组中的值。另外，<<运算符可用于初始化数组（使用逗号初始化）或打印它们。

例如：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>int main()
{Eigen::ArrayXXf  m(2,2);// assign some values coefficient by coefficientm(0,0) = 1.0; m(0,1) = 2.0;m(1,0) = 3.0; m(1,1) = m(0,1) + m(1,0);// print values to standard outputstd::cout << m << std::endl << std::endl;// using the comma-initializer is also allowedm << 1.0,2.0,3.0,4.0;// print values to standard outputstd::cout << m << std::endl;
}

输出如下：

1 2
3 51 2
3 4

有关逗号初始化的更多信息，请参阅高级初始化。

加法与减法

两个数组的加减法与矩阵相同。如果两个数组的大小相同，并且加法或减法是按系数进行的，则该操作有效。

Array 还支持 array + scalar 的表达形式，这实现了对数组的每个系数都加一个常数。并且这是在Matrix类中不能直接使用的功能。

示例如下：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>int main()
{Eigen::ArrayXXf a(3,3);Eigen::ArrayXXf b(3,3);a << 1,2,3,4,5,6,7,8,9;b << 1,2,3,1,2,3,1,2,3;// Adding two arraysstd::cout << "a + b = " << std::endl << a + b << std::endl << std::endl;// Subtracting a scalar from an arraystd::cout << "a - 2 = " << std::endl << a - 2 << std::endl;
}

输出如下：

a + b = 2  4  65  7  98 10 12a - 2 = 
-1  0  12  3  45  6  7

Array乘法

当然你可以将一个数组乘以一个标量，这与矩阵相同。数组与矩阵不同的地方在于自身相乘，矩阵将乘法解释为矩阵乘积，而数组将乘法解释为系数乘积。因此，两个数组相乘时它们必须具有相同的维度。

示例如下：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>int main()
{Eigen::ArrayXXf a(2,2);Eigen::ArrayXXf b(2,2);a << 1,2,3,4;b << 5,6,7,8;std::cout << "a * b = " << std::endl << a * b << std::endl;
}

输出如下：

a * b = 5 12
21 32

其他按元素操作的运算

除了上述的加法、减法和乘法运算符之外，Array 类还定义了其他按系数计算的运算。例如，abs() 方法对每个元素取绝对值，而sqrt()计算每个系数的平方根。如果你有两个相同大小的数组，你可以调用min(.)来构造一个数组，其元素是两个给定数组对应元素的最小值。这些操作在以下示例中进行了说明：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>int main()
{Eigen::ArrayXf a = Eigen::ArrayXf::Random(5);a *= 2;std::cout << "a =" << std::endl<< a << std::endl;std::cout << "a.abs() =" << std::endl<< a.abs() << std::endl;std::cout << "a.abs().sqrt() =" << std::endl<< a.abs().sqrt() << std::endl;std::cout << "a.min(a.abs().sqrt()) =" << std::endl<< a.min(a.abs().sqrt()) << std::endl;
}

输出如下：

a =1.36
-0.4221.131.191.65
a.abs() =1.36
0.4221.131.191.65
a.abs().sqrt() =
1.17
0.65
1.06
1.09
1.28
a.min(a.abs().sqrt()) =1.17
-0.4221.061.091.28

array和matrix表达式之间的转换

什么时候应该使用Matrix 类的对象，什么时候应该使用 Array 类的对象呢？

首先， Matrix 类和Array类的方法不通用。如果需要进行线性代数运算，例如矩阵乘法，那么应该使用 Matrix 类；如果需要做元素运算，那么应该使用Array类。然而，有时并没有那么简单，而是需要同时使用Matrix 类和Array类。这种情况下，需要将Matrix 转换为Array或相反。这样就可以使用所有操作，而不管对象声明为Matrix 还是Array。

Matrix 类有一个 .array() 方法可以将Matrix 转换为Array。同样，Array有一个 .matrix() 方法。由于Eigen表达式的抽象，这些转换发生在编译的时候，所以不需要任何运行时间成本。.array()和.matrix()既可以作为左值，也可以作为右值。

Eigen 禁止在表达式中混合使用Matrix 和Array。例如，不能将Matrix 和Array直接相加；运算符的操作对象要么都是Matrix，要么都是Array，但转换后是可以的。此规则的例外是赋值运算符，允许将Matrix 赋值给Array，或将将 Array 赋值给Matrix。

以下示例展示了如何通过使用.array()方法对 Matrix 对象使用Array的方法。例如，语句 result = m.array() * n.array() 将两个矩阵m和n都转换为数组，并使它们按系数相乘，再将结果分配给矩阵变量（这是合法的，因为Eigen允许将数组表达式赋值给矩阵变量）。

事实上，这种用例非常普遍，以至于Eigen为矩阵提供了一个 const .cwiseProduct(.) 方法来满足按元素相乘的需求。

示例如下：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>using Eigen::MatrixXf;int main()
{MatrixXf m(2,2);MatrixXf n(2,2);MatrixXf result(2,2);m << 1,2,3,4;n << 5,6,7,8;result = m * n;std::cout << "-- Matrix m*n: --\n" << result << "\n\n";result = m.array() * n.array();std::cout << "-- Array m*n: --\n" << result << "\n\n";result = m.cwiseProduct(n);std::cout << "-- With cwiseProduct: --\n" << result << "\n\n";result = m.array() + 4;std::cout << "-- Array m + 4: --\n" << result << "\n\n";
}

输出如下：

-- Matrix m*n: --
19 22
43 50-- Array m*n: --5 12
21 32-- With cwiseProduct: --5 12
21 32-- Array m + 4: --
5 6
7 8

同样，如果array1和array2是数组，则表达式array1.matrix() * array2.matrix()可以计算他们的矩阵乘积。

接下来是一个更复杂一点的示例，表达式(m.array() + 4).matrix() * m对每一个元素都加4，然后计算表达式结果与矩阵m的矩阵乘积。类似的，表达式(m.array() * n.array()).matrix() * m按元素计算矩阵m和n的乘积，然后计算其结果与m的矩阵乘法。

示例如下：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>using Eigen::MatrixXf;int main()
{MatrixXf m(2,2);MatrixXf n(2,2);MatrixXf result(2,2);m << 1,2,3,4;n << 5,6,7,8;result = (m.array() + 4).matrix() * m;std::cout << "-- Combination 1: --\n" << result << "\n\n";result = (m.array() * n.array()).matrix() * m;std::cout << "-- Combination 2: --\n" << result << "\n\n";
}

输出如下：

-- Combination 1: --
23 34
31 46-- Combination 2: --41  58
117 170