Question

我试图重新创建以下Python numpy代码：

num_rows, num_cols = data.shape
N = 4
data = data.reshape(N, num_rows/N, num_cols)

在C ++中使用Armadillo矩阵和立方体？如何最有效地完成这项工作。我不认为直接支持调整大小/重塑操作从2d矩阵移动到3d立方体？

Answer 1

构建此类多维数据集的最快方法是使用advanced constructors之一。这些允许您直接从内存的任意部分创建新对象，即使不复制任何数据也是如此。这与NumPy重塑的方式最接近，其中返回原始数据的视图，而不是副本。

您可以像这样使用构造函数：

// Assuming a is an arma::mat.
int N = 4;
arma::cube c(a.memptr(), N, a.n_rows / N, a.n_cols, false);

直接从a获取内存而不进行复制，并将其用作c的数据。

当然，这很快，但很危险。只要c存在，您就有责任保证指向内存有效。这意味着c的生命周期必须严格嵌套在a的生命周期中。这可能很难确保，尤其是在堆上创建a和c时。

您还可以通过不使用最后一个参数或将其设置为c来允许a 复制 true的数据。这比无副本构造函数花费更多时间，但可能少于从a数据中分配每个切片，因为此构造函数执行单个批量memcpy基础数据。

所有这些都取决于@ ewcz答案提出的行与列主要观点。确保您知道重塑时得到的结果，特别是如果您正在使用高级构造函数。

Answer 2

由于犰狳使用列主要的数据排序（与依赖于行主要排序的numpy相反），只需将矩阵放入具有1个切片的立方体并重新整形就会产生不同的结果（下面的矩阵B ）。另一种方法可能是手动构建切片：

#include <iostream>
#include <armadillo>

int main(){

    const arma::uword N = 2;
    const arma::uword num_rows = 4;
    const arma::uword num_cols = 3;

    arma::mat A(num_rows, num_cols, arma::fill::randu);

    std::cout << A;

    arma::cube B(num_rows, num_cols, 1);
    B.slice(0) = A;
    B.reshape(num_rows/N, num_cols, N);
    std::cout << B;

    arma::cube C(num_rows/N, num_cols, N);
    for(arma::uword i = 0; i < N; ++i){
        C.slice(i) = A.rows(i*N, (i+1)*N-1);
    }
    std::cout << C;


    return 0;
}

如何将Armadillo矩阵转换为立方体？

2 个答案: