Eigen中transposeInPlace()和transpose()的使用详解和示例代码

在 Eigen 中，transpose() 和 transposeInPlace() 都用于矩阵转置，但它们的使用方式和场景略有不同。下面将详细解释两者的区别、适用场景及示例代码。

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一、函数区别总结

特性	transpose()	transposeInPlace()
类型	成员函数	成员函数
返回值	返回转置副本	无返回值
是否修改原矩阵	❌ 否（保留原矩阵）	✅ 是（原地转置）
适用于方阵	✅	✅
适用于非方阵	✅	❌ 仅适用于方阵
使用场景	保留原始数据，创建新矩阵	需要节省内存，原地修改矩阵

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二、详细用法和示例

1. transpose() —— 返回一个转置后的新矩阵

示例：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3f mat;
    mat << 1, 2, 3,
           4, 5, 6,
           7, 8, 9;

    Eigen::Matrix3f matT = mat.transpose();  // 返回新矩阵

    std::cout << "Original:\n" << mat << "\n";
    std::cout << "Transposed:\n" << matT << "\n";
    return 0;
}

输出：

Original:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Transposed:
1 4 7
2 5 8
3 6 9

适合保留原始矩阵的应用场景，比如图像处理、缓存优化等。

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2. transposeInPlace() —— 原地修改矩阵，仅限方阵

示例：

#include <Eigen/Dense>
#include <iostream>

int main() {
    Eigen::Matrix3f mat;
    mat << 1, 2, 3,
           4, 5, 6,
           7, 8, 9;

    mat.transposeInPlace();  // 原地转置（只适用于方阵）

    std::cout << "In-place Transposed:\n" << mat << "\n";
    return 0;
}

输出：

In-place Transposed:
1 4 7
2 5 8
3 6 9

注意：非方阵（如 Matrix3x4f）调用 transposeInPlace() 会触发编译错误。

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三、使用建议

使用目标	建议函数
不改变原始矩阵，需临时结果	transpose()
内存敏感，处理的是方阵	transposeInPlace()
处理非方阵	只能用 transpose()

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四、非方阵的 transpose 示例

Eigen::Matrix<float, 2, 3> mat;
mat << 1, 2, 3,
       4, 5, 6;

Eigen::Matrix<float, 3, 2> matT = mat.transpose();

不能写成：

mat.transposeInPlace(); // ❌ 编译错误！

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五、结合 memcpy 用法示例

Eigen::Matrix4f mat;
// ... fill mat
float* buffer = new float[16];
// 如果目标数组是 row-major，需转置
Eigen::Matrix4f temp = mat.transpose();
std::memcpy(buffer, temp.data(), sizeof(float) * 16);

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总结

• transpose() ➜ 返回副本，不修改原矩阵，适用于所有维度。
• transposeInPlace() ➜ 原地转置，仅限方阵，节省内存。
• 非方阵请勿使用 transposeInPlace()。
• 可与 memcpy 配合用于与 OpenGL / DirectX / 自定义矩阵格式对接。