Eigen：将每一行除以最后一行

Question

使用 Eigen 的

rowwise

操作时，我不太清楚其语法...

我有一个特征矩阵，我想将每一行除以最后一行。所以如果我们从一个矩阵开始

r = [ 0, 1
      2, 3 
      4, 5 ]

然后经过这个转变，我想要

r = [  0, .2
      .5, .6
       1,  1 ]

操作最好就地进行，覆盖

r

。此外，我不会使用最后一行中的值，因此转换后最后一行是否实际上为 1 并不重要。

以下是我尝试过的一些无法编译的语法：

r.rowwise() = (r.array().rowwise() / r.bottomRows(1).array()).eval();
r.rowwise() = (r.rowwise().array() / r.bottomRows(1).array()).eval();
r.rowwise() /= r.bottomRows(1).array();
r = r.rowwise().cwiseQuotient(rrr);

这个普通的旧 for 循环版本可以工作

int last_row = r.rows() - 1;
for (int row = 0; row < last_row; ++row) {
    r.row(row).array() /= r.row(last_row).array();
}

然而，无论我走到哪里，人们都提倡使用

rowwise

或

colwise

操作。我无法让它与该语法一起工作。我想要使用

rowwise

运算符执行的操作是否有一种简洁的形式？

Answer 1

要完成自答，如果不需要最后一行，可以使用 hnormalized:

result = r.colwise().hnormalized()

并且使用 Eigen trunk 你还可以写：

using namespace Eigen::placeholders::last;
r.array().rowwise() /= r.row(last).array();

Answer 2

当然，发帖后我终于找到了正确的语法...

int last_row = r.rows() - 1;
r.array().rowwise() /= r.row(last_row).array();

由于某种原因，在这里使用

bottomRows

会导致编译错误。也就是说，以下内容无法编译

r.array().rowwise() /= r.bottomRows(1).array();

Answer 3

如果您确实需要最后一行，这里有

r.colwise().hnormalized().colwise().homogeneous()

。

不过，我同意，使用就地方法来执行此操作似乎很有用。