使用Eigen库时出错,我想做的就是从Eigen :: VectorXf中减去一个标量。所以,我的代码如下:
#define VECTOR_TYPE Eigen::VectorXf
#define MATRIX_TYPE Eigen::MatrixXf
// myMat is of MATRIX_TYPE
JacobiSVD<MATRIX_TYPE> jacobi_svd(myMat,ComputeThinU | ComputeThinV);
const float offset = 3.0f;
VECTOR_TYPE singular_values = jacobi_svd.singularValues();
VECTOR_TYPE test = singular_values - offset;
最后一行导致编译错误:
错误:二进制表达式的操作数无效(&#39; Eigen :: VectorXf&#39;(又名: &#39; Matrix&#39;)和&#39;浮动&#39;) VECTOR_TYPE test = singular_values - scale;
Eigen / src / Core /../ plugins / CommonCwiseBinaryOps.h:19:28:注意: 候选模板被忽略:无法匹配 &#39; MatrixBase&#39;反对&#39;浮动&#39; EIGEN_MAKE_CWISE_BINARY_OP(运营商,内部:: scalar_difference_op)
答案 0 :(得分:14)
最简单的是转移到所谓的"array"世界:
VECTOR_TYPE test = singular_values.array() - offset;
答案 1 :(得分:12)
从向量中减去一个标量(只是一维向量)在数学上是无效的,因此Eigen正确地抛出错误。
相反,你应该写
auto n = singular_values.size();
VECTOR_TYPE test = singular_values - offset * VECTOR_TYPE::Ones(n);
此外,您可以查看提供按元素转换的array()
功能。
答案 2 :(得分:1)
如果我没记错的话,您还可以使用广播操作:
VECTOR_TYPE test = singular_values.rowwise() - offset;