专有矩阵向量除法

Question

我正在尝试在 Eigen 中实现规范化器。

它试图实现的功能如下：

Xnorm = (X - np.mean(X, axis=0))/(np.std(X, axis=0))(相当于numpy)

在主要的归一化步骤中，我有一个函数如下：

typedef Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor>
    matrix_eig;
typedef Eigen::Matrix<float, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> vector_eig;

matrix_eig Normalizer::Transform(const matrix_eig &X) {
  // mean_ and std_ are vector_eig types
  matrix_eig centered = X.rowwise() - mean_.transpose();
  // Below line doesnt work since '/' is not allowed for matrices
  return centered.rowwise()/std_;
}

我的问题是我该如何做 centered.rowwise().array() 之类的事情？

Answer 1

问题：

how exactly do I do something like centered.rowwise().array()

答案很简单：

centered.array().rowwise()

因此您应该将除法写为：

return centered.array().rowwise() / std_.array();

顺便说一句，vector_eig的定义也有错误。如果你想要一个行向量，那么它是：

typedef Eigen::Matrix<float, 1, Eigen::Dynamic> vector_eig;

或者简单地说：

typedef Eigen::RowVectorXf vector_eig;

专有矩阵向量除法

Eigen Matrix Vector Division

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