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R语言技巧Rcpp与Eigen库之间的相互转换

程序员文章站 2022-06-24 11:34:37
当我们在使用rcpp时,进行矩阵运算最简单的是使用eigen库进行相关操作,可以很轻松地讲r中向量化与矩阵化的思想应用到c++代码上,从而对代码进行加速。可参考前面的博客:利用rcppeigen进行矩...

当我们在使用rcpp时,进行矩阵运算最简单的是使用eigen库进行相关操作,可以很轻松地讲r中向量化与矩阵化的思想应用到c++代码上,从而对代码进行加速。可参考前面的博客:利用rcppeigen进行矩阵运算

但有时,我们却必须使用rcpp进行dataframe,list等对象格式的处理。或者如果我们涉及到缺失值的处理,也需要使用rcpp中的函数来做。

所以,如何在两种矩阵或向量格式,numericvector/matrix与vectorxd/matrixxd之间相互转化就变得非常重要。

我们可以首先使用eigen库中的vectorxd/matrixxd对矩阵进行运算,然后再转化为rcpp中的numericvector/matrix,继而我们便可使用rcpp中的函数了。

具体做法其实参考了下面的文章:

an introduction to rcppeigen

converting between numericvector/matrix and vectorxd/matrixxd in rcpp(eigen) to perform cholesky solve

具体解决方法

以一个最简单的numericmatrix转化为matrixxd格式为例:

// [[rcpp::depends(rcppeigen)]]
#include <rcpp.h>
#include <rcppeigen.h>
using namespace rcpp;
using eigen::map;
using eigen::matrixxd;
using rcpp::as;

// [[rcpp::export]]
matrixxd test(numericmatrix aa) {

  map<eigen::matrixxd> a(as<map<eigen::matrixxd> >(aa));
  
  return(a);
}

我们将对象aa变为了对象a,如果之后需要进行变换时,需要将两者进行替换即可。

以上就是r语言技巧rcpp与eigen库之间的相互转换的详细内容,更多关于rcpp与eigen库之间的转换的资料请关注其它相关文章!