英文原文(The Array class and coefficient-wise operations)
本页旨在提供有关如何使用Eigen的Array类的概述和说明。
什么是Array类？
与Matrix类用于线性代数计算不同的是，Array类提供了通用目的数组。此外，Array类提供了一种执行按系数运算的简单方法，这可能没有线性代数意义，例如对每一个元素都加一个常数或按系数将两个数组相乘。
Array类型
Array是一个类模板，采用与Matrix相同的模板参数。与Matrix一样，前三个模板参数是必需的：
Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime>
最后三个模板参数是可选的。由于这与Matrix完全相同，因此不再在此解释，仅参考Matrix 类。
Eigen还提供了一些常见的类型定义，其方式类似于Matrix类型定义，但有一些细微差别，因为Array一词用于一维和二维数组。使用ArrayNt代表一维N个大小的标量，其中 N 和 t 是大小和标量类型，详见矩阵与向量运算。对于二维数组类型，使用 ArrayNNt表示。示例如下：
| 类型 | 类型定义 |
|---|---|
| Array | ArrayXf |
| Array | Array3f |
| Array | ArrayXXd |
| Array | Array33d |
访问Array中的值
就像矩阵一样，使用括号运算符可以访问数组中的值。另外，<<运算符可用于初始化数组（使用逗号初始化）或打印它们。
例如：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
int main()
{
Eigen::ArrayXXf m(2,2);
// assign some values coefficient by coefficient
m(0,0) = 1.0; m(0,1) = 2.0;
m(1,0) = 3.0; m(1,1) = m(0,1) + m(1,0);
// print values to standard output
std::cout << m << std::endl << std::endl;
// using the comma-initializer is also allowed
m << 1.0,2.0,
3.0,4.0;
// print values to standard output
std::cout << m << std::endl;
}
输出如下：
1 2
3 5
1 2
3 4
有关逗号初始化的更多信息，请参阅高级初始化。
加法与减法
两个数组的加减法与矩阵相同。如果两个数组的大小相同，并且加法或减法是按系数进行的，则该操作有效。
Array 还支持 array + scalar 的表达形式，这实现了对数组的每个系数都加一个常数。并且这是在Matrix类中不能直接使用的功能。
示例如下：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
int main()
{
Eigen::ArrayXXf a(3,3);
Eigen::ArrayXXf b(3,3);
a << 1,2,3,
4,5,6,
7,8,9;
b << 1,2,3,
1,2,3,
1,2,3;
// Adding two arrays
std::cout << "a + b = " << std::endl << a + b << std::endl << std::endl;
// Subtracting a scalar from an array
std::cout << "a - 2 = " << std::endl << a - 2 << std::endl;
}
输出如下：
a + b =
2 4 6
5 7 9
8 10 12
a - 2 =
-1 0 1
2 3 4
5 6 7
Array乘法
当然你可以将一个数组乘以一个标量，这与矩阵相同。数组与矩阵不同的地方在于自身相乘，矩阵将乘法解释为矩阵乘积，而数组将乘法解释为系数乘积。因此，两个数组相乘时它们必须具有相同的维度。
示例如下：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
int main()
{
Eigen::ArrayXXf a(2,2);
Eigen::ArrayXXf b(2,2);
a << 1,2,
3,4;
b << 5,6,
7,8;
std::cout << "a * b = " << std::endl << a * b << std::endl;
}
输出如下：
a * b =
5 12
21 32
其他按元素操作的运算
除了上述的加法、减法和乘法运算符之外，Array 类还定义了其他按系数计算的运算。例如，abs() 方法对每个元素取绝对值，而sqrt()计算每个系数的平方根。如果你有两个相同大小的数组，你可以调用min(.)来构造一个数组，其元素是两个给定数组对应元素的最小值。这些操作在以下示例中进行了说明：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
int main()
{
Eigen::ArrayXf a = Eigen::ArrayXf::Random(5);
a *= 2;
std::cout << "a =" << std::endl
<< a << std::endl;
std::cout << "a.abs() =" << std::endl
<< a.abs() << std::endl;
std::cout << "a.abs().sqrt() =" << std::endl
<< a.abs().sqrt() << std::endl;
std::cout << "a.min(a.abs().sqrt()) =" << std::endl
<< a.min(a.abs().sqrt()) << std::endl;
}
输出如下：
a =
1.36
-0.422
1.13
1.19
1.65
a.abs() =
1.36
0.422
1.13
1.19
1.65
a.abs().sqrt() =
1.17
0.65
1.06
1.09
1.28
a.min(a.abs().sqrt()) =
1.17
-0.422
1.06
1.09
1.28
array和matrix表达式之间的转换
什么时候应该使用Matrix 类的对象，什么时候应该使用 Array 类的对象呢？
首先， Matrix 类和Array类的方法不通用。如果需要进行线性代数运算，例如矩阵乘法，那么应该使用 Matrix 类；如果需要做元素运算，那么应该使用Array类。然而，有时并没有那么简单，而是需要同时使用Matrix 类和Array类。这种情况下，需要将Matrix 转换为Array或相反。这样就可以使用所有操作，而不管对象声明为Matrix 还是Array。
Matrix 类有一个 .array() 方法可以将Matrix 转换为Array。同样，Array有一个 .matrix() 方法。由于Eigen表达式的抽象，这些转换发生在编译的时候，所以不需要任何运行时间成本。.array()和.matrix()既可以作为左值，也可以作为右值。
Eigen 禁止在表达式中混合使用Matrix 和Array。例如，不能将Matrix 和Array直接相加；运算符的操作对象要么都是Matrix，要么都是Array，但转换后是可以的。此规则的例外是赋值运算符，允许将Matrix 赋值给Array，或将将 Array 赋值给Matrix。
以下示例展示了如何通过使用.array()方法对 Matrix 对象使用Array的方法。例如，语句 result = m.array() * n.array() 将两个矩阵m和n都转换为数组，并使它们按系数相乘，再将结果分配给矩阵变量（这是合法的，因为Eigen允许将数组表达式赋值给矩阵变量）。
事实上，这种用例非常普遍，以至于Eigen为矩阵提供了一个 const .cwiseProduct(.) 方法来满足按元素相乘的需求。
示例如下：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using Eigen::MatrixXf;
int main()
{
MatrixXf m(2,2);
MatrixXf n(2,2);
MatrixXf result(2,2);
m << 1,2,
3,4;
n << 5,6,
7,8;
result = m * n;
std::cout << "-- Matrix m*n: --\n" << result << "\n\n";
result = m.array() * n.array();
std::cout << "-- Array m*n: --\n" << result << "\n\n";
result = m.cwiseProduct(n);
std::cout << "-- With cwiseProduct: --\n" << result << "\n\n";
result = m.array() + 4;
std::cout << "-- Array m + 4: --\n" << result << "\n\n";
}
输出如下：
-- Matrix m*n: --
19 22
43 50
-- Array m*n: --
5 12
21 32
-- With cwiseProduct: --
5 12
21 32
-- Array m + 4: --
5 6
7 8
同样，如果array1和array2是数组，则表达式array1.matrix() * array2.matrix()可以计算他们的矩阵乘积。
接下来是一个更复杂一点的示例，表达式(m.array() + 4).matrix() * m对每一个元素都加4，然后计算表达式结果与矩阵m的矩阵乘积。类似的，表达式(m.array() * n.array()).matrix() * m按元素计算矩阵m和n的乘积，然后计算其结果与m的矩阵乘法。
示例如下：
#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>
using Eigen::MatrixXf;
int main()
{
MatrixXf m(2,2);
MatrixXf n(2,2);
MatrixXf result(2,2);
m << 1,2,
3,4;
n << 5,6,
7,8;
result = (m.array() + 4).matrix() * m;
std::cout << "-- Combination 1: --\n" << result << "\n\n";
result = (m.array() * n.array()).matrix() * m;
std::cout << "-- Combination 2: --\n" << result << "\n\n";
}
输出如下：
-- Combination 1: --
23 34
31 46
-- Combination 2: --
41 58
117 170
