Armadillo是一个强大的开源C++库，专门用于线性代数和矩阵运算。它提供了丰富的功能，使得在处理数组和矩阵时，能够高效且简洁地编写代码。在QT这一跨平台的应用程序开发框架中集成Armadillo，可以极大地增强QT应用的数值计算能力。 配置Armadillo库在QT项目中是必要的步骤。你需要下载Armadillo的源代码或预编译库，并将其添加到QT的include路径中。如果选择源代码，需要先进行编译，生成对应的库文件（如.lib或.a）。在QT Creator中，打开项目的.pro文件，然后添加以下行来链接Armadillo库： ```cpp LIBS += -larmadillo INCLUDEPATH += /path/to/armadillo/include ``` 确保将`/path/to/armadillo/include`替换为实际的Armadillo头文件路径。 接下来，为了在QT项目中使用Armadillo，需要包含必要的头文件。例如： ```cpp #include <armadillo> ``` Armadillo库提供了一系列矩阵类，如`mat`（用于二维矩阵）、`vec`（用于一维向量）和`cube`（用于三维数组）。这些类支持基本的矩阵运算，如加法、减法、乘法和除法，以及更复杂的操作，如求逆、行列式、特征值等。例如，创建一个2x2矩阵并进行加法运算： ```cpp arma::mat A = arma::eye(2, 2); // 创建单位矩阵 arma::mat B = arma::ones(2, 2); // 创建全1矩阵 arma::mat C = A + B; // 矩阵加法 ``` Armadillo还支持与标准C++容器（如`std::vector`）之间的转换，方便与其他库结合使用。例如，将`std::vector`转换为`arma::vec`： ```cpp std::vector vec_std; // ... 填充vec_std ... arma::vec vec_arm = arma::conv_to::from(vec_std); ``` 对于在QT界面中显示Armadillo矩阵，你可以利用QT的`QTableView`或`QGraphicsView`组件，通过自定义数据模型将矩阵数据绑定到视图上。另外，`QTextEdit`也可以用于简单地打印矩阵信息。 在"犰狳在QT直接使用.zip"压缩包中，可能包含了示例代码或教程，详细展示了如何在QT环境中直接使用Armadillo进行矩阵运算。下载并解压后，可以通过阅读文档和运行示例代码来进一步学习。 Armadillo库的引入使QT应用程序能够进行高效的数值计算，特别适合于科学计算、数据分析等领域。通过合理配置和使用，开发者可以在QT环境中享受到便捷的线性代数操作，从而提高代码的效率和可读性。"Armadillo使用说明.docx"文档将提供更深入的指导，帮助你更好地理解和运用这个库。

非常优秀的C++开源矩阵计算包，功能很强大

*用于线性代数（矩阵数学）和科学计算的快速C ++库*易于使用的函数和语法，故意类似于Matlab / Octave *使用模板元编程技术来提高效率*为OpenBLAS，Intel MKL， LAPACK，ATLAS，ARPACK和SuperLU库*适用于机器学习，模式识别，信号处理，生物信息学，统计，财务等。*下载：http://arma.sourceforge.net/download.html *文档：http：/ /arma.sourceforge.net/docs.html *错误报告：http：//arma.sourceforge.net/faq.html * Git回购：https://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code

C++ 矩阵运算工具包，在科学计算中很常用，机器学习和模式识别领域很多大牛用到的，和matlab的风格相似，速度有保证

armadillo需放在D盘根目录下，不然就需要修改工程的包含目录以及lib目录

armadillo-10.1.2.tar

Armadillo 用于线性代数和科学计算的快速C ++库 用于线性代数（矩阵数学）和科学计算的快速C++库 特征 易于使用-具有许多类似MATLAB的功能 对于直接在C ++中进行原型制作很有用 有助于将研究代码转换为生产环境 许可许可-可以在专有软件和产品中使用 用于机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理，生物信息学，统计，金融等 向量，矩阵，立方体的有效类（一阶，二阶，三阶张量） 支持密集和稀疏矩阵 快速奇异值分解（SVD），本征分解，QR，LU，Cholesky，FFT 使用k均值和高斯混合模型（GMM）进行聚类 表达式自动矢量化（SIMD）

armadillo 最近在用C++实现神经网络模型，优化算法需要用到矩阵操作，一开始我用的是boost的ublas库，但用着用着感觉很不习惯，接口不够友好。于是上网搜索矩阵运算哪家强，大神们都推荐armadillo。一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则，另一方面也想尝尝鲜（听说和Matlab很类似，用着非常爽），就折腾了一下。 armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库，目的是在效率和易用性之间取个折中。它的API风格类似Matlab，因此会用matlab的话，用起它来将十分得心应手。这个库其实是对底层的矩阵运算库（例如BLAS，LAPACK）的封装，也就是说，这个库本身的计算能力其实不强，但是这个库可以配合开源的底层库来使用，例如最基本的BLAS+LAPACK或者改进后的OpenBLAS,ACML还有强大的MKL。

Armadillo + OpenBLAS 数学运算库在 Qt 5.7.1 for Windows 32-bit (MinGW 5.3.0) 下的编译安装教程。 本人亲手操作记录，详细可行。 提供了用到的素材资源，也提供了编译后的安装包。 提供了使用的实际代码，可以在 Qt Creator 中直接使用。

Matlab程式码 注意力！ Matlab2cpp er当前未维护。 作为维护者，这个项目最终以我不幸有时间进行的工作而告终。 任何想要对其进行更改的人都可以这样做。 我很乐意改变船期。 很抱歉给您带来不便。 乔纳森 Matlab2Cpp matlab2cpp是用于将代码从Matlab转换为C ++的半自动工具。 安装后，在可用于转换Matlab代码的路径中将提供matlab2cpp命令行可执行文件m2cpp 。 请注意，这并不意味着它是用于创建可运行的C ++代码的完整工具。 例如，不支持eval-function，因为没有通用的方法在C ++中实现它。 相反，该程序是一个支持工具，旨在为需要手动转换Matlab程序的用户尽可能地加快转换过程。 该软件通过转换Matlab程序的基本结构（函数，分支，循环等）来实现这一点，添加变量声明，并为一些简单的代码进行完整的翻译。 程序在转换过程中遇到的任何问题都将写入日志文件中。 从那里可以手动进行手动转换。 目前，该代码不会转换Matlab当前拥有的大型函数库。 但是，没有理由代码不及时支持这些功能。 扩展库很容易扩展。 安装 通过运行pip