升级到 3.0 后 RcppEigen 的 JacobiSVD 是否变慢了？我使用 RcppEigen 的库现在运行得很快了。

这是 R 上的测试代码：

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我正在尝试使用犰狳 cov() 函数生成随机数据集的协方差矩阵。但我不明白的是如何从随机数据集中生成矩阵输入（cov 函数的输入）？

我是 Mac OS X 10.8.3 用户（Mountain Lion）。我已经下载了犰狳，并按照 README.txt 说明将其安装在 OS X 中。通过键入以下内容可以很好地编译：

在终端。通过在 Eclipse CDT 中包含相同的链接器参数，我已经能够在 OS X 中的 Eclipse (Juno) 中编译犰狳。但是，我的问题是在 Xcode 4 中编译时——我需要有犰狳的程序！我已经尝试将“-O2 -larmadillo”字符串添加到其他链接器标志。我还尝试在标题搜索路径和库搜索路径中添加 /usr/local/lib 和 /usr/local/include/。我已经让 Xcode 4 识别该命令：

或者

但是，在编译时，Xcode 4 无法识别如下行：

垫子A；

所以对于代码：

我收到如下错误：

使用未声明的标识符“mat”；您指的是 'max' 吗？
预期的 ';' 表达式后
使用未声明的标识符“A”

无法解析对重载函数的引用；你的意思是叫它吗？

请注意，代码甚至没有进入编译阶段！

我现在想：如何正确链接和编译使用 Xcode 4 中的犰狳库的 C++ 代码？？？

非常感谢！

丹尼尔。

犰狳中的元素明智乘法（％）速度取决于是否安装了LAPACK / BLAS？我目前在没有安装它们的情况下运行犰狳，而且速度很糟糕。好的，这是最简单的代码，它需要永恒来计算

我有一个文本文件安排为：

我需要做两件事，首先我需要读取点数，所以基本上读取了以 Point 开头的行数，为此我写了：

这给了我正确的点数（尽管欢迎对代码进行改进），其次我需要阅读 x、y 和 z 坐标并忽略其他所有内容。不知道该怎么做，有什么建议吗？

提前致谢！

编辑：

感谢大家的好主意和答案！Obvlious 船长提供了一个很好的答案，我想看看它是否可以调整一下。

因此，事实证明 .txt 文件将具有以下格式：

同样，我只需要第一列值，之后的所有其他内容都可以丢弃。我int为简单起见，但数字将是double. 阅读后，我试图将值放在犰狳矩阵中，所以我的矩阵看起来像：

因此，我修改了 Captain Obvlious 的解决方案，将数据放入矩阵中：

不确定将循环放置在 k 上的位置，该循环设置矩阵的行以分配值。很抱歉这篇超长的帖子，并提前感谢您的帮助。在我看来，这是非常有用的东西，可供将来参考。

我正在寻找rowsumC++ / Rcpp / Eigen 或 Armadillo 中 R 函数的快速替代方案。

目的是a根据分组向量得到向量中元素的总和b。例如：

编写一个简单的 for 循环Rcpp非常慢，但也许我的代码效率低下。

我也尝试调用 in 中的函数rowsum，Rcpp但是rowsum速度不是很快。

我有一个关于使用犰狳的问题。

我使用的是 Ubuntu 12.10，以及 Code::Blocks 中的 gcc 编译器。我使用突触包管理器安装了 LAPACK 和 BLAS。我还使用突触包管理器安装了一次犰狳，一次使用 CMake 手动安装。CMake 在为犰狳编译进行配置时找到了 LAPACK 和 BLAS 库。此外，我在“构建选项”->“链接器”的 Code::Blocks 中链接了 BLAS 和 LAPACK 的库。

但是，每当我想构建我的项目时，我都会收到错误消息：

明明是犰狳找不到LAPACK，但是我做错了什么？

我还取消了 armadillo_bits/config.hpp 文件中的相应行的注释，使其看起来像这样：

当我尝试用整数设置矩阵时，错误首先出现，所以

我将不胜感激有用的答案。我确实在互联网上搜索了几个小时。另外，如果您需要更多源代码，请告诉我。

我正在使用 OpenCV 构建图像处理应用程序。我也在使用 Armadillo 库，因为它有一些非常简洁的矩阵相关函数。问题是，为了在 cv::Mat 上使用 Armadillo 函数，我需要经常从 cv::Mat 转换为 arma::Mat 。为此，我使用这样的函数将 cv::Mat 转换为 arma::Mat

有没有更有效的方法来做到这一点？

我正在使用犰狳库中的 eig-gen 函数并将左右特征向量/特征值放在一起，这意味着元素显示为 (1,2), (3,4) 。有没有办法一次只访问左特征向量/特征值，因为我想对它们执行操作？如果没有，如何从这些对偶元素中访问相应的左右元素？

我有尺寸在 10000 到 100000 之间的稀疏方阵。我使用带有犰狳和 eigen 的 C++ 编程语言作为线性代数库，我知道如何处理密集矩阵。

如何使用这些库获得大型稀疏矩阵的特征分解（特征值和特征向量）？我们可以从 Eigen 的 Sparse Cholesky 函数中得到特征分解吗？