c – 计算矩阵向量的列和与迭代器？

发布时间：2020-12-16 03:40:17 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：在之前的 column vector with row means — with std::accumulate?帖子中,我询问是否可以使用STL功能来计算矩阵的行均值 vector vectordouble data ( rows,vectordouble ( columns ) ); @benjaminlindley的最佳答案不仅仅是我所寻找的,它还是一件美丽的事情.

在之前的 column vector with row means — with std::accumulate?帖子中,我询问是否可以使用STL功能来计算矩阵的行均值

vector< vector<double> > data ( rows,vector<double> ( columns ) );

@benjaminlindley的最佳答案不仅仅是我所寻找的,它还是一件美丽的事情.永远充满希望我认为计算列方法会很容易,所以STL相当于

vector<double> colmeans( data[0].size() );
    for ( int i=0; i<data.size(); i++ )
        for ( int j=0; j<data[i].size(); j++ )            
            colmeans[j] += data[i][j]/data.size();

其中均值不是在每个向量< double>内计算的,而是在所有向量中的相同索引中计算：

colmeans[0]       == ( data[0][0] + data[1][0] + ... data[rows][0] ) / rows
colmeans[1]       == ( data[0][1] + data[1][1] + ... data[rows][1] ) / rows
colmeans[2]       == ( data[0][2] + data[1][2] + ... data[rows][2] ) / rows
...
colmeans[columns] == ( data[0]   [columns] + 
                       data[1]   [columns] + 
                       ... 
                       data[rows][columns] ) / rows

事实证明它是完全不同的 – 累积不想对矢量矢量起作用.是否可以使用[]运算符累积？我甚至无法想出一个中间形式(为了摆脱i或j循环),这似乎是不对的.

有积累和[]运算符的东西？还是绑定？

解决方法

这是我想出来的东西,使用for_each和transform：

std::vector<std::vector<double>> data { {1,2,3},{1,3} };

std::vector<double> colsums( data[0].size() ); // initialize the size
                                                // to number of columns

std::for_each(data.begin(),data.end(),[&](const std::vector<double>& row)
    {
        // Use transform overload that takes two input ranges.
        // Note that colsums is the second input range as well as the output range.
        // We take each element of the row and add it to the corresponding
        // element of colsums vector:
        std::transform(row.begin(),row.end(),colsums.begin(),[](double d1,double d2) { return d1 + d2; });
    });

std::cout << "Column means: ";
std::transform(
    colsums.begin(),colsums.end(),std::ostream_iterator<double>(std::cout," "),[&data](double d) { return d / data.size(); });

LWS Demo

（编辑：李大同）

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