我认为 Eigen 使用压缩方法来存储稀疏矩阵。有什么方法可以从 std::vectors 中提取特征稀疏矩阵的三重格式向量?
谢谢。
更多信息(三元组格式的示例)矩阵的三元组格式:
A=
3 0 4 0
0 0 1 0
0 2 0 5
4 0 0 0
i = 1 1 2 3 3 4 // row
j = 1 3 3 2 4 1 // column
S = 3 4 1 2 5 4 // values
我认为 Eigen 使用压缩方法来存储稀疏矩阵。有什么方法可以从 std::vectors 中提取特征稀疏矩阵的三重格式向量?
谢谢。
更多信息(三元组格式的示例)矩阵的三元组格式:
A=
3 0 4 0
0 0 1 0
0 2 0 5
4 0 0 0
i = 1 1 2 3 3 4 // row
j = 1 3 3 2 4 1 // column
S = 3 4 1 2 5 4 // values
问题的答案,即:
// Is there some method such as:
std::vector<Eigen::Triplet<double>> T = SparseMat.to_triplets();
// in Eigen?
是不是,好像没有这样的功能。
反而,
std::vector<Eigen::Triplet<double>> to_triplets(Eigen::SparseMatrix<double> & M){
std::vector<Eigen::Triplet<double>> v;
for(int i = 0; i < M.outerSize(); i++)
for(typename Eigen::SparseMatrix<double>::InnerIterator it(M,i); it; ++it)
v.emplace_back(it.row(),it.col(),it.value());
return v;
}
auto t = to_triplets(SparseMat);
如果你想做得更快,在 IDE 中打开它,四处寻找指向数据数组的指针,然后编写一个对运行时没有影响的卷积函数,因为矩阵是稀疏的,并且复制是线性的非零元素。
就像教程中所示:
#include <Eigen/Sparse>
#include <iostream>
using namespace Eigen;
using std::cout;
using std::endl;
typedef Triplet<int> Trip;
int main(int argc, char *argv[]){
std::vector<Trip> trp, tmp;
// I subtracted 1 from the indices so that the output matches your question
trp.push_back(Trip(1-1,1-1,3));
trp.push_back(Trip(1-1,3-1,4));
trp.push_back(Trip(2-1,3-1,1));
trp.push_back(Trip(3-1,2-1,2));
trp.push_back(Trip(3-1,4-1,5));
trp.push_back(Trip(4-1,1-1,4));
int rows, cols;
rows = cols = 4;
SparseMatrix<int> A(rows,cols);
A.setFromTriplets(trp.begin(), trp.end());
cout << "Matrix from triplets:" << endl;
cout << A << endl;
cout << endl << "Triplets:" << endl;
cout << "Row\tCol\tVal" <<endl;
for (int k=0; k < A.outerSize(); ++k)
{
for (SparseMatrix<int>::InnerIterator it(A,k); it; ++it)
{
cout << 1+it.row() << "\t"; // row index
cout << 1+it.col() << "\t"; // col index (here it is equal to k)
cout << it.value() << endl;
}
}
return 0;
}