来自 Eigen 中的索引的子矩阵视图答案

【问题标题】：Submatrix view from indices in Eigen来自 Eigen 中的索引的子矩阵视图
【发布时间】：2015-02-10 01:59:56
【问题描述】：

在 Eigen 中是否可以在 Matlab 中执行与以下操作等效的操作？

A=rand(10,10);
indices = [2,5,6,8,9];

B=A(indices,indices)

我想要一个子矩阵作为原始矩阵的视图，具有给定的非连续索引。最好的选择是拥有原始矩阵的共享内存视图，这可能吗？

我想出了一个可行但不是很快的方法，因为它涉及非矢量化 for 循环：

MatrixXi slice(const MatrixXi &A, const std::set<int> &indices)
{
    int n = indices.size();
    Eigen::MatrixXi B;
    B.setZero(n,n);

    std::set<int>::const_iterator iInd1 = indices.begin();
    for (int i=0; i<n;++i)
    {
        std::set<int>::const_iterator iInd2=indices.begin();
        for (int j=0; j<n;++j)
        {
            B(i,j) = A.coeffRef(*iInd1,*iInd2);
            ++iInd2;
        }
        ++iInd1;
    }

    return B;
}

如何才能更快？

【问题讨论】：

'不是很快'。它在 Matlab 中有多快，您的实现有多快？你的规格是什么？您使用的是调试模式还是发布模式？

标签： c++ matlab matrix numeric eigen

【解决方案1】：

使您的矩阵遍历 col-major（这是 Eigen 中的默认值）http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/group__TopicStorageOrders.html

禁用调试断言，EIGEN_NO_DEBUG，参见 http://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicPreprocessorDirectives.html，正如 Deepfreeze 的评论所建议的那样。

实现矢量化版本非常重要，因为元素通常不连续。如果您愿意，请查看 AVX2 收集指令（前提是您的 CPU 支持 AVX2）

要实现矩阵视图（您称之为共享内存），您需要实现一个 Eigen 表达式，如果您精通 C++ 并了解 Eigen 代码库，这并不难。如果您愿意，我可以帮助您开始。

【讨论】：