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R語言科學計算RcppArmadillo簡明手冊

 更新時間:2021年11月06日 17:28:28   作者:EmissaryDX  
這篇文章主要為大家介紹了R語言科學計算RcppArmadillo的簡明手冊,內容非常詳細全面,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助

RcppArmadillo幾乎和C++中的Armadillo一樣,因此本文主要參考Armadillo主頁上的手冊。

http://arma.sourceforge.net/docs.html

1. 常用數(shù)據(jù)類型

Mat<type>為模板類,其中type可以是:float, double, std::complex, std::complex, short, int, long, and unsigned versions of short, int, long等。為方便起見,Armadillo C++已經預定義了以下類型。

在Armadillo中,矩陣是按照一列一列(column by column)存在內存中的(column-major ordering)。

Data Type Mathematics Details
mat, cx_mat Matrix 矩陣 Dense real/complex matrix class
vec, cx_vec Column Vector 列向量 Dense real/complex column vector class
rowvec, cx_rowvec Row Vector 行向量 Dense real/complex row vector class
cube, cx_cube Cube 3維矩陣 Dense real/complex cube class (“3D matrix”)
field Class for storing arbitrary objects in matrix-like or cube-like layouts
sp_mat, sp_cx_mat Matrix 矩陣 Sparse real/complex matrix class
umat/imat Matrix 矩陣 Matrix with unsigned/integer elements
uvec/ivec Vector 矩陣 Vector with unsigned/integer elements

2. 數(shù)學運算

算子Operator 描述
+ Addition of two objects
- Subtraction of one object from another or negation of an object
/ Element-wise division of an object by another object or a scalar
* Matrix multiplication of two objects; not applicable to the Cube class unless multiplying a cube by a scalar
% Schur product: element-wise multiplication of two objects
== Element-wise equality evaluation of two objects; generates a matrix of type umat with entries that indicate whether at a given position the two elements from the two objects are equal (1) or not equal (0)
!= Element-wise non-equality evaluation of two objects
<= As for ==, but the check is for “greater than or equal to”
>= As for ==, but the check is for “l(fā)ess than or equal to”
< As for ==, but the check is for “greater than”
> As for ==, but the check is for “l(fā)ess than”

3. 向量、矩陣和域的創(chuàng)建

基本創(chuàng)建

//Matrix: X
mat X(n_rows, n_cols); 
mat X(n_rows, n_cols, fill_type); 
mat X(size(Y)); 
mat X(size(Y), fill_type);
mat X("1 0;2 0"); \\create a matrix from a string. (first row is "1 0", second row is "2 0")
cx_mat X(mat,mat);   \\for constructing a complex matrix out of two real matrices

//Vector: X
vec X(n_elem);
vec X(n_elem, fill_type);
vec X(size(Y)); 
vec X(size(Y), fill_type); 
cx_vec X(vec,vec);   \\for constructing a complex vector out of two real vectors

//Cube or 3-D matrix: X
cube X(n_rows, n_cols, n_slices); 
cube X(n_rows, n_cols, n_slices, fill_type); 
cube X(size(Y));
cube X(size(Y), fill_type); 
cx_cube X(cube, cube);   \\for constructing a complex cube out of two real cubes

//Field: F
field<object_type> F(n_elem) 
field<object_type> F(n_rows, n_cols) 
field<object_type> F(n_rows, n_cols, n_slices) 
field<object_type> F(size(X)) 
//似乎object_type只能是mat或者cube,且不能存儲復數(shù)類型,比如cx_mat.

//An example of field
mat A(3,4,fill::randu);
vec B(5,fill::randn);
field <mat> F(2,1);
F(0)=A;
F(1)=B;

其中fill_type是可選的,可以是以下選擇

fill_type 描述
fill::zeros set all elements to 0
fill::ones set all elements to 1
fill::eye set the elements along the main diagonal to 1 and off-diagonal elements to 0
fill::randu set each element to a random value from a uniform distribution in the [0,1] interval
fill::randn set each element to a random value from a normal/Gaussian distribution with zero mean and unit variance

用函數(shù)創(chuàng)建

函數(shù) 語法
eye() matrix_type X = eye<matrix_type>(n_rows,n_cols)
matrix_type Y = eye<matrix_type>(size(X))
linspace() vector_type v = linspace<vector_type>(start,end,N)
logspace() vector_type v = logspace<vector_type>(A, B, N)
regspace() vector_type v = regspace<vector_type>(start, delta, end)
ones() vector_type v = ones<vector_type>(n_elem)
matrix_type X = ones<matrix_type>(n_rows,n_cols)
cube_type Q = ones<cube_type>(n_rows,n_cols,n_slices)
some_type R = ones<some_type>(size(Q))
randi() vector_type v = rand_type<vector_type>( n_elem, distr_param(a,b))
or randu() matrix_type X = rand_type<matrix_type>( n_rows, n_cols, distr_param(a,b))
or randn() matrix_type Y = rand_type<matrix_type>(size(X),distr_param(a,b))
or randg() cube_type Q = rand_type<cube_type>( n_rows, n_cols, n_slices, distr_param(a,b))

注釋:

rand_type可以是randi()、randu()、randn()randg(),分別代表 [a,b] 區(qū)間中的整數(shù)隨機值, U[0,1] 分布中的隨機浮點值,從標準正態(tài)分布中抽取的隨機值,從參數(shù)為a,b的Gamma分布中抽取的隨機值。distr_param(a,b) 只適用于randi()randg()。
e.g.

vec v=randu<vec>(5);

regspace()delta默認是1或-1。

4. 初始化,元素訪問,屬性和成員函數(shù)

4.1. 元素初始化 Element initialization

// C++11
vec v = { 1, 2, 3 };
mat A = { {1, 3, 5},
          {2, 4, 6} };

4.2. 元素訪問 Element access

無論是向量vec,矩陣mat,立方體cube,還是域field,每個維數(shù)均是從0開始的。

元素訪問 描述
(n) 對于vec和rowvec,訪問第n個元素。對于mat和field,首先把矩陣的下一列接到上一列之下,從而構成一個長列向量,并訪問第n個元素。
(i,j) 對于mat和二維field,訪問第(i,j)個元素。
(i,j,k) 對于cube和3D field,訪問第(i,j,k)個元素

4.3. 子矩陣訪問 Submatrix view

矩陣X的連續(xù)子集訪問

函數(shù) 描述
X.diag(k) 訪問矩陣X的第k個對角線(k是可選的,主對角線為k=0,上對角線為k>0,下對角線為k<0)
X.row(i) 訪問矩陣X的第i行
X.col(i) 訪問矩陣X的第i列
X.rows(a,b) 訪問矩陣X從第a行到第b行的子矩陣
X.cols(c,d) 訪問舉證X從第c列到第d列的子矩陣
X.submat(a,c,b,d) 訪問矩陣從第a行到第b行和第c列到第d列的子矩陣
X.submat(span(a,b),span(c,d)) 訪問矩陣從第a行到第b行和第c列到第d列的子矩陣
X(a,c, size(n_rows, n_cols)) 訪問矩陣從第a行和第c列開始大小為n_rows和n_cols大小的子矩陣
X(a,c, size(Y)) 訪問矩陣從a行和第c列開始大小和Y相當?shù)淖泳仃?/td>
X(span(a, b), sel_col) 訪問第sel_col列,從第a行到第b行之間的數(shù)據(jù)。返回值為向量。
X(sel_row, span(c,d)) 訪問第sel_row行,從第c列到第d列之間的數(shù)據(jù)。返回值為向量。
X.head_cols( number_of_cols) 返回頭幾列
X.head_rows( number_of_rows) 返回頭幾行
X.tail_cols( number_of_cols) 返回尾幾列
X.tail_rows( number_of_rows) 返回尾幾行

注釋:
(1) span(start,end)可以被span::all代替,意味著這一維上所有的元素。
(2) X.diag(k)可以改變第k個對角線的值。

mat X=randn<mat>(4,4);
vec v={1,2,3,4};
X.diag()=v;

向量V的連續(xù)子集訪問

函數(shù) 描述
V(span(a,b)) 訪問向量V從第a個元素開始到第b個元素結束的子向量
V.subvec(a,b) 訪問向量V從第a個元素開始到第b個元素結束的子向量
V.subvec(a,size(W)) 訪問向量V從第a個元素開始,長度和W相當?shù)淖酉蛄?/td>
V.head(n_ele) 訪問向量V頭幾個元素
V.tail(n_ele) 訪問向量V尾幾個元素

向量或矩陣X的間斷子集訪問

函數(shù) 描述
X.elem(vector_of_indices) 向量或者矩陣(按照列向量化以后)中坐標為vector_of_indices的元素;返回向量
X(vector_of_indices) 向量或者矩陣(按照列向量化以后)中坐標為vector_of_indices的元素;返回向量
X.cols(vector_of_column_indices) 矩陣X列坐標為vector_of_column_indices的子矩陣;返回矩陣
X.rows(vector_of_row_indices) 矩陣X行坐標為vector_of_row_indices的子矩陣;返回矩陣
X.submat(vector_of_row_indices, vector_of_column_indices) 矩陣X行坐標為vector_of_row_indices和列坐標為vector_of_column_indices的子矩陣;返回矩陣
X(vector_of_row_indices, vector_of_column_indices) 矩陣X行坐標為vector_of_row_indices和列坐標為vector_of_column_indices的子矩陣;返回矩陣

立方體(三維矩陣)Q 的切片 slice

函數(shù)
Q.slice(slice_number)
Q.slices(first_slice, last_slice)
Q.subcube(first_row,first_col,first_slice,last_row,last_col,last_slice)
Q(span(first_row,last_row),span(first_col,last_col),span(first_slice,last_slice))
Q(first_row,first_col,first_slice,size(n_rows,n_cols,n_slices))
Q(first_row,first_col,first_slice,size(R)) (R is a cube)
Q.elem(vector_of_indices) (間斷的切片)
Q(vector_of_indices) (間斷的切片)

域F的子集訪問

二維域 2-D Field
F.row( row_number )
F.col( col_number )
F.rows( first_row, last_row )
F.cols( first_col, last_col )
F.subfield(first_row, first_col, last_row, last_col)
F(span(first_row, last_row), span(first_col, last_col))
三維域 3-D Field
F.slice( slice_number )
F.slices( first_slice, last_slice )
F.subfield(first_row, first_col, first_slice, last_row, last_col, last_slice)
F(span(first_row,last_row),span(first_col,last_col),span(first_slice,last_slice))

4.4. 屬性 Attribute

屬性 描述
.n_rows 行數(shù); 適用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_cols 列數(shù);適用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_elem 所有元素個數(shù);適用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_slices 立方體Cube第三維的維數(shù)
.n_nonzero 非零元素個數(shù);適用于SpMat

注釋:

  • 返回值是無符號整數(shù)(uword)
  • 返回值是read-only的;如果要改變大小(維數(shù)),用成員函數(shù).set_size(), .copy_size(), .zeros(), .ones(), 或者.reset()

.set_size()

.set_size( n_elem )
.set_size( n_rows, n_cols )
.set_size( n_rows, n_cols, n_slices )
.set_size( size(X) )

.copy_size(A)
把維數(shù)設置成和A一樣。

.zeros()

.zeros( n_elem )
.zeros( n_rows, n_cols )
.zeros( n_rows, n_cols, n_slices )  
.zeros( size(X) )   

.ones()
參見.zeros()。

.reset()
把維數(shù)設置成0,意味著無元素。

4.5. 其他成員函數(shù) Other member function

函數(shù) 描述
.eye(n,n) / .eye(size(X)) 創(chuàng)建nxn 單位矩陣;適用于Mat和SpMat
.randu(n_elem) 把向量的值設置成從均勻分布中抽取的隨機值
.randu(n_rows,n_cols) 把矩陣的值設置成從均勻分布中抽取的隨機值
.randu(n_rows,n_cols,n_slices) 把立方體的值設置成從均勻分布中抽取的隨機值
.randn() 與.randu()相同,只不過從正態(tài)分布中抽取隨機數(shù)
.fill(value) 將Mat, Col, Row, Cube元素設置為value
.replace(old_value, new_value) 可用于替換缺失值:A.replace(datum::nan, 0); 適用于Mat, Col, Row, Cube
.transform(lambda_function) (C++11 Only) 利用lambda函數(shù)改變每一個元素的值;適用于Mat, Col, Row和Cube;對于矩陣,按照column-by-column來進行變換;對于立方體,按照slice-by-slice進行變換,每一個slice是一個矩陣。e.g.見此表后注釋。
.reshape(n_rows, n_cols) 適用于矩陣;按照給定的維數(shù)建立新的矩陣,轉換時,先將舊矩陣按照列轉換為長列向量,然后按照給定維數(shù),一列一列地建立新的矩陣。原始結構會被改變。
.reshape(n_rows,n_cols,n_slices) 適用于立方體;與上類似
.reshape(size(X)) 適用于矩陣和立方體;與上類似
.resize(n_elem) 適用于向量;保留原向量結構,增加部分填為0
.resize(n_rows,n_cols) 適用于矩陣;保留原矩陣結構,增加部分填為0
.resize(n_rows,n_cols,n_slices) 適用于立方體;保留原立方體結構,增加部分填為0
.resize(size(X)) 適用于向量、矩陣和立方體
Y.set_imag(X) 將復數(shù)矩陣Y的虛部設置成實數(shù)矩陣X
Y.set_real(X) 將復數(shù)矩陣Y的實部設置成實數(shù)矩陣X
.insert_rows() 插入行
.insert_cols() 插入列
.insert_slices() 插入切片
.shed_row()/.shed_rows() 移除行
.shed_col()/.shed_cols() 移除列
.shed_slice()/.shed_slices() 移除切片
.swap_rows( row1, row2 ) 交換行
.swap_cols( col1, col2 ) 交換列
.memptr() 獲取對象的指針;適用于Mat,Col,Row和Cube
.colptr(col_number) 獲取某一列的指針
iterators STL-style iterators and associated member functions
.t() 轉置或者共軛轉置,適用于mat和cx_mat
.st() 普通轉置(不取共軛),僅僅適用于cx_mat
.i() 逆矩陣
.min()/.max() 返回矩陣或立方體的極值;如果是復數(shù),則返回模的極值
.index_min()/.index_max() 返回矩陣或立方體極值的坐標;返回值為一個無符號整數(shù)
.in_range() 檢查給定的坐標或者范圍是合法的
.is_empty() 檢查是否為空
.is_square() 檢查是否是方陣
.is_vec() 檢查一個矩陣是否是向量
.is_sorted() 檢查對象是否是被排列過的
.is_finite() 檢查對象是否有限
.has_inf() 檢查是否含有inf值
.has_nan() 檢查是否含有NaN
.print() 打印此對象
.save()/.load() 向或從文件或流寫入或讀取對象

注釋:

.transform(lambda_function)

// C++11 only example
mat A = ones<mat>(4,5);
// add 123 to every element
A.transform( [](double val) { return (val + 123.0); } );

.reshape().resize()的區(qū)別在于前者不會保存原對象的布局,而后者會保留原對象的布局,且后者更快。例如,如果新對象的維數(shù)大于原對象的維數(shù),則新對象中原維數(shù)外的元素會被設置成0。
e.g.

mat A = randu<mat>(2,3);
A.reshape(4,4);
           [,1]      [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.02567623 0.8880936    0    0
[2,] 0.12546129 0.6520889    0    0
[3,] 0.52724939 0.0000000    0    0
[4,] 0.30407942 0.0000000    0    0

mat A = randu<mat>(2,3);
A.resize(4,4);
          [,1]      [,2]      [,3] [,4]
[1,] 0.5451790 0.2632051 0.6375933    0
[2,] 0.3753245 0.8050394 0.1627499    0
[3,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000    0
[4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000    0

.memptr()
可被用于和一些庫交互,比如FFTW。

      mat A = randu<mat>(5,5);
const mat B = randu<mat>(5,5);
      double* A_mem = A.memptr();
const double* B_mem = B.memptr();

5. 常用函數(shù)

5.1. 向量、矩陣和立方體的一般函數(shù)

函數(shù) 描述
abs(X) 求對象元素的絕對值或長度(復數(shù))
accu(X) 求對象所有元素的和
all(X,dim) 檢查向量或者矩陣是否全部元素為非零
any(X,dim) 檢查向量或者矩陣是否至少有一個元素為非零
approx_equal(A,B,method,abs_tol,rel_tol) 檢查A和B中的元素是否近似,近似返回True(Bool值); method可以是absdiff、reldiff和both
cond(A) 返回矩陣A的conditional number
conj(X) 求矩陣或立方體的元素的共軛
conv_to<type>::from(X) 不同Armadillo矩陣類型之間的轉換(e.g. mat和imat);不同立方體之間的轉換(e.g.cube和icube);std::vector與Armadillo向量或矩陣之間的轉換;將mat轉換為colvec, rowvec or std::vector
cross(A,B) 向量叉乘cross product
cumsum(X,dim) 累積加法;如果X是向量,則返回所有元素的和;如果X是矩陣,若dim=0,則返回所有列的和,若dim=1,則返回所有行的和
cumprod(X,dim) 累積乘法;如果X是向量,則返回所有元素的乘積;如果X是矩陣,若dim=0,則返回所有列的乘積,若dim=1,則返回所有行的乘積
det(A) 計算方陣的行列式;對于大矩陣,log_det()更加精確
log_det(val,sign,A) Log determinant of square matrix A; the determinant is equal to exp(val)*sign
diagmat(X,k) 生成新矩陣,用向量X或者矩陣X的對角線元素作為新矩陣的第k個對角線,其他元素設置為零
diagvec(A,k) 取矩陣A的第k個對角線
dot(A,B)(dot/cdot/norm_dot) 向量的點乘dot product
find(condition) 返回向量或矩陣滿足某條件的元素的坐標向量;e.g. find(A>B)or find(A>0)
find_finite(X) 返回非Inf和NaN的元素的坐標向量
find_nonfinite(X) 返回是Inf和NaN的元素的坐標向量
find_unique(X,ascending_indices) 返回X中獨一無二的元素;ascending_indices是可選參數(shù),取true(默認)意味著按照遞增排列,取false意味著隨機排列
imag() / real() 取復數(shù)矩陣虛數(shù)或者實數(shù)部分
inplace_trans(X,method) / inplace_strans(X,method) in-place transpose, 相當于 X=X ,X的值改變了
is_finite() 檢查是否所有元素都是有限的
join_rows(A,B) / join_horiz(A,B) 按照水平方向連接兩個矩陣
join_cols(A,B) / join_vert(A,B) 按照垂直方向連接兩個矩陣
join_slices(cube_C,cube_D) 按照第三維連接兩個立方體,兩個立方體的第一維和第二維的維數(shù)必須相等
join_slices(mat_M,mat_N) 連接兩個矩陣構成一個立方體,兩個矩陣必須維數(shù)相同
join_slices(mat_M,cube_C)/join_slices(cube_C,mat_M) 將一個矩陣加入一個立方體中
kron(A,B) Kronecker tensor product
min(X,dim) / max(X,dim) 尋找X在某一維上的極值;X可以是向量(則無dim參數(shù))、矩陣或者立方體;dim是可選參數(shù),0表示返回每一列的極值,1表示返回每一行的極值,2表示返回每一個切片的極值
min(A,B) / max(A,B) 返回值為一個矩陣或者立方體,其每一個元素代表A和B當中同樣坐標的兩個元素的最小值和最大值
nonzeros(X) 返回一個列向量,存儲著非零的元素的坐標
norm(X,p) 計算向量或矩陣的p-norm;向量:p可以是大于等于1的整數(shù),”-inf”,”inf”,”fro”;矩陣:p可以是1,2,”inf”,”fro”,并且此為matrix norm (not entrywise norm);”-inf”是minimum norm, “inf”是maximum norm, “fro”是Frobenius norm
normalise(V,p)/normalise(X,p,dim) 標準化向量V或者矩陣X使其有unit p-norm
rank(X,tolerance) 計算矩陣的秩;tolerance為可選參數(shù)
rcond(A) 矩陣A的conditional number的倒數(shù)的估計值;如果接近1代表A是well-conditioned;如果接近0代表A是badly-conditioned
repmat(A,num_copies_per_row,num_copies_per_col) 把矩陣A按照分塊矩陣的形式進行復制并生成新的矩陣
shuffle(V)/shuffle(X,dim) 重新排列向量元素或者矩陣的列或行
sort(V,sort_direction)/sort(X,sort_direction,dim) 對向量進行排序,或者對矩陣的列(dim=0)或者行(dim=1)中的元素進行排序(默認是列);sort_direction可以是ascend(默認)或者descend
sort_index(X,sort_direction) 返回X按照某順序排序后的元素的坐標
B=sqrtmat(A)/sqrtmat(B,A) 矩陣的Complex square root;B是cx_mat
sqrtmat_sympd(A)/sqrtmat_sympd(B,A) 對稱矩陣的Complex square root
sum(X,dim) 向量:返回所有元素的和;矩陣:返回每一列(dim=0)或每一行(dim=1)的和;立方體:返回某一維上(第三維是dim=2)的和
trace(X) 計算矩陣的跡即計算主對角線上元素的和
trans(A)/strans(A) 矩陣轉置;如果是復數(shù)矩陣,前者進行的是共軛轉置,而后者是直接轉置
unique(A) 返回A的獨一無二的元素,并且按照升序排列;如果A是矩陣,則返回一個列向量
vectorise(X,dim) 將矩陣向量化;如果dim=0,按照column-wise;如果dim=1,按照row-wise

5.2. 其他一些數(shù)學函數(shù)

miscellaneous element-wise functions:

請?zhí)砑訄D片描述

三角函數(shù) Trigonometric element-wise functions (cos, sin, tan, …)

cos, acos, cosh, acosh

sin, asin, sinh, asinh

tan, atan, tanh, atanh

atan2, hypot

5.3. 矩陣的分解、因子化、逆矩陣和線性方程的解

Dense Matrix

函數(shù) 描述
chol Cholesky decomposition
eig_sym eigen decomposition of dense symmetric/hermitian matrix
eig_gen eigen decomposition of dense general square matrix
eig_pair eigen decomposition for pair of general dense square matrices
inv inverse of general square matrix
inv_sympd inverse of symmetric positive definite matrix
lu lower-upper decomposition
null orthonormal basis of null space
orth orthonormal basis of range space
pinv pseudo-inverse
qr QR decomposition
qr_econ economical QR decomposition
qz generalised Schur decomposition
schur Schur decomposition
solve solve systems of linear equations
svd singular value decomposition
svd_econ economical singular value decomposition
syl Sylvester equation solver

Sparse Matrix

函數(shù) 描述
eigs_sym limited number of eigenvalues & eigenvectors of sparse symmetric real matrix
eigs_gen limited number of eigenvalues & eigenvectors of sparse general square matrix
spsolve solve sparse systems of linear equations
svds limited number of singular values & singular vectors of sparse matrix

5.4. 信號和圖像處理

函數(shù) 描述
conv 1D convolution
conv2 2D convolution
fft / ifft 1D fast Fourier transform and its inverse
fft2 / ifft2 2D fast Fourier transform and its inverse
interp1 1D interpolation
polyfit find polynomial coefficients for data fitting
polyval evaluate polynomial

5.5. 統(tǒng)計和聚類

函數(shù) 描述
mean(X,dim) 均值;適用于Vec,Mat,Cube
median(X,dim) 中間值;適用于Vec,Mat
stddev(X,norm_type,dim) 標準差;norm_type可選參數(shù)0或1,0代表除以n-1(無偏估計),1表示除以n;適用于Vec,Mat
var(X,norm_type,dim) 方差;適用于Vec,Mat
range(X,dim) 極差;適用于Vec,Mat
cov(X,Y,norm_type)/cov(X,norm_type) 協(xié)方差;當兩個矩陣X、Y時,矩陣的行表示樣本,列表示變量,則cov(X,Y)的第(i,j)-th個元素等于X的第i個變量和Y的第j個變量的協(xié)方差; norm_type=0表示除以n-1,norm_type=1表示除以n
cor(X,Y,norm_type)/cor(X,norm_type) 相關系數(shù);與協(xié)方差類似
hist/histc 直方圖
princomp 主成分分析
kmeans(means,data,k,seed_mode,n_iter,print_mode) K-means聚類,把數(shù)據(jù)分成k個不相交的集合
gmm_diag 聚類;Gaussian Mixture Model (GMM)

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