c++ - 特征库中标准差的列初始化和计算

Question

我做了一个 MATLAB 代码，我正在尝试使用 Eigen 库在 C++ 中完成它。在我的 MATLAB 代码中，我必须像这样执行一个特定的函数

M=10;
s1 = zeros(20,M);
for i=1:M
  s1(:,i) = i*i;%some function 
  s1(:,i) = s1(:,i)/std(s1(:,i));
end

我对使用 .colwise() 感到困惑，是否有内置函数可以使用 Eigen 库获取标准差？

Answer 1

正如 Yuyao 指出的那样，Eigen 中没有内置标准差函数(目前)。您可以使用以下方法为单个 vector 计算此值(通常，如果您更多地从事逐元素操作，则更喜欢使用 Array):

Eigen::ArrayXd vec;
double std_dev = std::sqrt((vec - vec.mean()).square().sum()/(vec.size()-1));

(因为有一个编辑请求:请注意，为了对标准偏差进行无偏估计，您需要除以 vec.size()-1:[1])

如果你想计算整个数组的列标准偏差，下面的方法应该可行:

Eigen::Index N = 20, M = 10;
Eigen::ArrayXd angles = Eigen::ArrayXd::LinSpaced(N, -M_PI/2, M_PI/2);

Eigen::ArrayXXd s1(N, M);
for(Eigen::Index i=0; i< s1.cols(); ++i)
{
    s1.col(i) = (i+1)*sin(angles+i);
}

Eigen::Array<double, 1, Eigen::Dynamic> std_dev = ((s1.rowwise() - s1.colwise().mean()).square().colwise().sum()/(M-1)).sqrt();
std::cout << std_dev << "\n\n";

s1.rowwise() /= std_dev;

std::cout << s1 << "\n\n";