Question

使用Eigen的rowwise操作时，我无法弄清楚这个的语法...

我有一个特征矩阵，我想将每一行除以最后一行。所以，如果我们开始使用矩阵

r = [ 0, 1
      2, 3 
      4, 5 ]

然后在这个转换之后，我想要

r = [  0, .2
      .5, .6
       1,  1 ]

优选地，操作将在适当的位置发生，覆盖r。此外，我不会使用最后一行中的值，因此如果最后一行在变换后实际上是1，则无关紧要。

以下是我尝试过的一些不编译的语法：

r.rowwise() = (r.array().rowwise() / r.bottomRows(1).array()).eval();
r.rowwise() = (r.rowwise().array() / r.bottomRows(1).array()).eval();
r.rowwise() /= r.bottomRows(1).array();
r = r.rowwise().cwiseQuotient(rrr);

这个简单的旧循环版本可以使用

int last_row = r.rows() - 1;
for (int row = 0; row < last_row; ++row) {
    r.row(row).array() /= r.row(last_row).array();
}

但是，无论在哪里，人们都在倡导使用rowwise或colwise操作。我无法使用该语法。使用rowwise运算符是否有我想要做的简洁形式？

Answer 1

要完成自我回答，如果您不需要最后一行，可以使用hnormalized：

result = r.colwise().hnormalized()

和Eigen trunk你也可以写：

using namespace Eigen::placeholders::last;
r.array().rowwise() /= r.row(last).array();

Answer 2

当然，我终于在发布后找到了正确的语法......

int last_row = r.rows() - 1;
r.array().rowwise() /= r.row(last_row).array();

出于某种原因，在这里使用bottomRows会导致编译错误。也就是说，以下内容无法编译

r.array().rowwise() /= r.bottomRows(1).array();

特征：将每一行除以最后一行

2 个答案: