我正在尝试将以下python函数转换为C ++:
import numpy as np
from scipy.linalg import blas
def scaled_dist(a, b, ls):
al = a/ls
bl = b/ls
tmp1 = np.sum(al**2, axis=1)
tmp2 = np.sum(bl**2, axis=1)
tmp3 = np.add.outer(tmp1, tmp2, order='F')
tau = blas.dgemm(a=al, b=bl, alpha=-2.0, c=tmp3, beta=1, trans_b=1)
np.clip(tau, 0, np.inf, out=tau)
return tau
但是我却碰到了绊脚石:
tmp3 = np.add.outer(tmp1, tmp2)
我的c ++代码可以编译,但是在执行时遇到运行时错误。代码(直到该行)是:
Eigen::MatrixXd test2(const Eigen::MatrixXd &x1, const Eigen::MatrixXd &x2,const Eigen::VectorXd &vec)
{
Eigen::MatrixXd r = Eigen::MatrixXd::Zero(x1.rows(), x2.rows());
Eigen::MatrixXd al = x1.array().rowwise() / vec.transpose().array();
Eigen::VectorXd tmp1 = al.array().square().rowwise().sum();
Eigen::MatrixXd bl = x2.array().rowwise() / vec.transpose().array();
Eigen::VectorXd tmp2 = bl.array().square().rowwise().sum();
r = tmp1.transpose().array() + tmp2.array();
return r;
}
我能够理解运行时错误,这是(我认为)断言错误,抱怨加法表达式的左右两侧大小不匹配。 tmp1.transpose() * tmp2
确实似乎可以产生预期的结果。
我的问题如下:
给定两个向量vec1
和vec2
,使用本征实现与numpy.add.outer(vec1, vec2)
相同功能的惯用方式是什么,即“外”加法,从而通过将一个向量的(广播)行添加到另一个向量的(广播)列中?即如果
vec1 = [1,2,3]
vec2 = [3,4,5]
然后
outer_add(vec1, vec2) =
[4, 5, 6]
[5, 6, 7]
[6, 7, 8]
答案 0 :(得分:1)
您可以为此使用复制,例如:
Vector3f v1(1,2,3), v2(3,4,5);
MatrixXf r = v1.rowwise().replicate(v2.size())
+ v2.transpose().colwise().replicate(v1.size());