C++ 特征值：从向量中减去一个标量

我在使用Eigen库时遇到了一个错误，我所要做的就是从Eigen:：VectorXf中减去一个标量。我的代码如下：

#define VECTOR_TYPE Eigen::VectorXf
#define MATRIX_TYPE Eigen::MatrixXf

// myMat is of MATRIX_TYPE
JacobiSVD<MATRIX_TYPE> jacobi_svd(myMat,ComputeThinU | ComputeThinV); 

const float offset = 3.0f;
VECTOR_TYPE singular_values = jacobi_svd.singularValues();

VECTOR_TYPE test = singular_values - offset;

定义向量类型特征：：向量xf #定义矩阵类型特征：：矩阵XXF //myMat是MATRIX_类型 JacobiSVD jacobi_svd（myMat，Computetinu | Computetinv）； 常量浮点偏移=3.0f； 向量型奇异值=雅可比奇异值。奇异值（）； 向量_类型测试=奇异_值-偏移量； 最后一行导致编译错误，如下所示：

错误：二进制表达式（'Eigen:：VectorXf'（aka）的操作数无效 “矩阵”）和“浮动”） 向量_型试验=奇异值-标度

Eigen/src/Core/。/plugins/CommonCwiseBinaryOps.h:19:28：注意： 已忽略候选模板：无法匹配 “MatrixBase”对“float” 本征值（运算符，内部：：标量差分）

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从一个向量中减去一个标量（它只是一个一维向量）在数学上是无效的，所以Eigen正确地抛出了一个错误

相反，你应该写作

auto n = singular_values.size();
VECTOR_TYPE test = singular_values - offset * VECTOR_TYPE::Ones(n);

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此外，您还可以查看提供元素转换的

array（）

功能。

最简单的方法是移动到所谓的世界：

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如果我没有弄错，您也可以使用广播操作：

VECTOR_TYPE test = singular_values.rowwise() - offset;

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这应该是公认的答案。创建一个1的向量需要运行时成本，而转换为数组则不需要。您应该只回答转换为数组的问题。创建一个由1和乘法组成的向量是不必要的复杂，并且有运行时成本，而转换为数组则没有：我同意raaj的观点。不能像那样在向量和标量之间广播@ggael使用array（）得到了最佳答案。

VECTOR_TYPE test = singular_values.rowwise() - offset;