使用C++ Eigen库实现矩阵减均值向量广播减法遇错求助

问题代码 #

Vector3d mean;
mean << 2, 3, -1;

MatrixXd pts(5, 3);
pts << 0, 0, 0,
       1, 0, 0,
       0, 1, 0,
       0, 0, 1,
       1, 1, 0;

MatrixXd results(5, 3);
results = pts.colwise() - mean;

异常输出 #

-2.00000 -2.00000 -2.00000
-2.00000 -3.00000 -3.00000
1.00000 2.00000 1.00000
-2.00000 -2.00000 ovf
-3.00000 -3.00000 0.00000

错误原因 #

你使用了colwise()方法，该方法会对矩阵的每一列执行减法操作。但你的pts是5行3列矩阵，每列包含5个元素，而mean是3元素列向量，二者维度不匹配，导致内存越界和计算溢出（输出中的ovf即overflow）。

你的需求是让矩阵的每一行（每个点）减去均值向量，因此应该使用行维度的广播操作。

修正方案 #

方案1：使用rowwise()配合转置 #

将mean转成行向量，通过rowwise()让矩阵每行都减去该均值行向量：

results = pts.rowwise() - mean.transpose();

方案2：复制均值向量至匹配维度 #

将mean复制成与pts行数相同的矩阵，直接执行逐元素减法：

results = pts - mean.replicate(pts.rows(), 1);

正确输出 #

-2 -3  1
-1 -3  1
-2 -2  1
-2 -3  2
-1 -2  1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者P_B