Вы можете отобразить память std::vector<std::array<double,3>>
на доступный для записи собственный тип, используя Eigen::Map
, например,
// typedef for brevity, if you need this more often:
typedef Eigen::Matrix<double, 4, 3, Eigen::RowMajor> Mat43dR;
std::vector<std::array<double,3>> raw_data;
raw_data.resize(4); // allocate memory for 4x3 entries
// Copy A to raw_data:
Mat43dR::Map(raw_data[0].data() ) = A;
Вы также можете читать из raw_data
, используя Eigen::Map
, конечно.И есть несколько альтернативных способов работы с Eigen::Map
: https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TutorialMapClass.html
Добавление : если вы не знаете размер A
во время компиляции, вы можете работатьс Dynamic
размерами, такими как:
typedef Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic, Eigen::RowMajor> MatXXdR;
std::vector<std::array<double,3>> raw_data; // the `3` must still be known at compile-time
assert(A.cols()==3);
raw_data.resize(A.rows()); // allocate memory for Nx3 entries
// Copy A to raw_data:
MatXXdR::Map(raw_data[0].data(), A.rows(), A.cols() ) = A;