用std:：vector初始化特征：：vector

Question

我以前见过这样做，但我不记得如何有效地初始化已知长度的Eigen::Vector与长度相同的std::向量。这里有一个很好的例子：

std::vector<double> v1 = {1.0, 2.0, 3.0};

Eigen::Vector3d v2; // Do I put it like this in here: v2(v1) ?
v2 << v1[0], v1[1], v1[2]; // I know you can do it like this but 
                           // I am sure i have seen a one liner.

我已经仔细阅读了这一页关于高级矩阵初始化的内容，但是没有明确解释执行此操作的方法。

Answer 1

以下一个衬里应更准确：

#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Core>

std::vector<double> a = {1, 2, 3, 4};
Eigen::VectorXd b = Eigen::Map<Eigen::VectorXd, Eigen::Unaligned>(a.data(), a.size());

Answer 2

只是为了扩展@ggael答案，以防其他人没有注意到：

从快速参考指南：映射外部阵列：

float data[] = {1,2,3,4};
Map<Vector3f> v1(data);       // uses v1 as a Vector3f object
Map<ArrayXf>  v2(data,3);     // uses v2 as a ArrayXf object
Map<Array22f> m1(data);       // uses m1 as a Array22f object
Map<MatrixXf> m2(data,2,2);   // uses m2 as a MatrixXf object

Answer 3

根据Eigen Doc，Vector是矩阵的typedef，矩阵有一个具有以下签名的构造函数：

Matrix (const Scalar *data)

（C++11起）构造一个固定大小的矩阵初始化的系数从数据。

矢量参考将std:：vector:：data定义为：

std::vector::data

T* data();
const T* data() const;

返回指向用作元素存储的基础数组的指针。指针使范围[data（）；data（）size（））始终是有效的范围，即使容器为空。

因此，您可以将向量的数据作为Vector3d构造函数参数传递：

Eigen::Vector3d v2(v1.data());

此外，从Eigen 3.2.8开始，上面提到的构造函数定义为：

template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _Options, int _MaxRows, int _MaxCols>
inline Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols, _Options, _MaxRows, _MaxCols>
  ::Matrix(const Scalar *data)
{
  this->_set_noalias(Eigen::Map<const Matrix>(data));
}

如您所见，它还使用了Eigen::Map，如@ggael和@gongzhitaao所指出的。