64位环境下的Armadillo + VS2013 (关于之前以为老兄发表的补充)

在此,表示对

打开下载的文件

安装路径选一个自己找得到的地方,因为后面要用到地址

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安装完成后

2、配置mingw-w64环境变量

在桌面找到我的电脑图标->右键->属性->高级系统设置->选择“高级”选项->选择下面“环境变量”

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>>Administrator 的用户变量

如果有Path 变量的话直接双击打开变量值栏输入刚刚让你记下的地址

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如果没有Path 变量这一项,就新建一项然后再输入地址

 

3、下载Armadillo(官网:http://arma.sourceforge.net/),得到下面的包;

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4、打开VS2013,新建一个win32的工程;

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可以将名称命名为armadilloTest

点击完成

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32位的lib和64位的lib是有区别的,混用可能会出这样的链接问题,因此,将编译器的编译环境改为x64的

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再点击属性

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选择VC++目录一项,将包含①目录设置为你解压后,include文件夹的路径  记住,一定是知道include这一级

②将库目录设置为解压后example里的lib文件夹

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接着选C/C++里的常规项,设置附加包含目录,同样为上述的include文件夹路径:

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选择链接器/常规,将附加库目录设置为上述的lib文件夹路径:

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开启工程属性对话框为工程链接所需库文件,包括lapack_win64_MT.lib和 blas_win64_MT.lib,如下图所示:

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64位环境下的Armadillo + VS2013 (关于之前以为老兄发表的补充)_第20张图片

这里是要手动输入的 注意不要输错了  另外 看清楚自己的文件名,如果不一样,要自己改

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开启工程属性对话框为工程添加开启Lapack和blas的预处理定义,如下图所示:

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这里同样需要自己手动输入

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拷贝lib_win64文件夹下的两个dll文件到目录\armadilloTest\armadilloTest下保证开发环境能够调用到这两个dll,当程序发布后则应该放到可执行文件所在目录或者系统system32目录下。

至此已经完成了所有工程配置工作。

THE END

输入一下代码到运行框里运行一下,看看有没有问题

 
  
// armadilloTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include 

#include 



using namespace std;

using namespace arma;



// Armadillo documentation is available at:

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



//int main(int argc, char** argv)

int main()

{

    cout << "Armadillo version: " << arma_version::as_string() << endl;



    mat A(2, 3);  // directly specify the matrix size (elements are uninitialised)



    cout << "A.n_rows: " << A.n_rows << endl;  // .n_rows and .n_cols are read only

    cout << "A.n_cols: " << A.n_cols << endl;



    A(1, 2) = 456.0;  // directly access an element (indexing starts at 0)

    A.print("A:");



    A = 5.0;         // scalars are treated as a 1x1 matrix

    A.print("A:");



    A.set_size(4, 5); // change the size (data is not preserved)



    A.fill(5.0);     // set all elements to a particular value

    A.print("A:");



    // endr indicates "end of row"

    A << 0.165300 << 0.454037 << 0.995795 << 0.124098 << 0.047084 << endr

        << 0.688782 << 0.036549 << 0.552848 << 0.937664 << 0.866401 << endr

        << 0.348740 << 0.479388 << 0.506228 << 0.145673 << 0.491547 << endr

        << 0.148678 << 0.682258 << 0.571154 << 0.874724 << 0.444632 << endr

        << 0.245726 << 0.595218 << 0.409327 << 0.367827 << 0.385736 << endr;



    A.print("A:");



    // determinant

    cout << "det(A): " << det(A) << endl;



    // inverse

    cout << "inv(A): " << endl << inv(A) << endl;



    // save matrix as a text file

    A.save("A.txt", raw_ascii);



    // load from file

    mat B;

    B.load("A.txt");



    // submatrices

    cout << "B( span(0,2), span(3,4) ):" << endl << B(span(0, 2), span(3, 4)) << endl;



    cout << "B.row(0): " << endl << B.row(0) << endl;



    cout << "B.col(1): " << endl << B.col(1) << endl;



    // transpose

    cout << "B.t(): " << endl << B.t() << endl;



    // maximum from each column (traverse along rows)

    cout << "max(B): " << endl << max(B) << endl;



    // maximum from each row (traverse along columns)

    cout << "max(B,1): " << endl << max(B, 1) << endl;



    // maximum value in B

    cout << "max(max(B)) = " << max(max(B)) << endl;



    // sum of each column (traverse along rows)

    cout << "sum(B): " << endl << sum(B) << endl;



    // sum of each row (traverse along columns)

    cout << "sum(B,1) =" << endl << sum(B, 1) << endl;



    // sum of all elements

    cout << "accu(B): " << accu(B) << endl;



    // trace = sum along diagonal

    cout << "trace(B): " << trace(B) << endl;



    // generate the identity matrix

    mat C = eye(4, 4);



    // random matrix with values uniformly distributed in the [0,1] interval

    mat D = randu(4, 4);

    D.print("D:");



    // row vectors are treated like a matrix with one row

    rowvec r;

    r << 0.59119 << 0.77321 << 0.60275 << 0.35887 << 0.51683;

    r.print("r:");



    // column vectors are treated like a matrix with one column

    vec q;

    q << 0.14333 << 0.59478 << 0.14481 << 0.58558 << 0.60809;

    q.print("q:");



    // convert matrix to vector; data in matrices is stored column-by-column

    vec v = vectorise(A);

    v.print("v:");



    // dot or inner product

    cout << "as_scalar(r*q): " << as_scalar(r*q) << endl;



    // outer product

    cout << "q*r: " << endl << q*r << endl;



    // multiply-and-accumulate operation (no temporary matrices are created)

    cout << "accu(A % B) = " << accu(A % B) << endl;



    // example of a compound operation

    B += 2.0 * A.t();

    B.print("B:");



    // imat specifies an integer matrix

    imat AA;

    imat BB;



    AA << 1 << 2 << 3 << endr << 4 << 5 << 6 << endr << 7 << 8 << 9;

    BB << 3 << 2 << 1 << endr << 6 << 5 << 4 << endr << 9 << 8 << 7;



    // comparison of matrices (element-wise); output of a relational operator is a umat

    umat ZZ = (AA >= BB);

    ZZ.print("ZZ:");



    // cubes ("3D matrices")

    cube Q(B.n_rows, B.n_cols, 2);



    Q.slice(0) = B;

    Q.slice(1) = 2.0 * B;



    Q.print("Q:");



    // 2D field of matrices; 3D fields are also supported

    field F(4, 3);



    for (uword col = 0; col < F.n_cols; ++col)

    for (uword row = 0; row < F.n_rows; ++row)

    {

        F(row, col) = randu(2, 3);  // each element in field is a matrix

    }



    F.print("F:");





    system("pause");

    return 0;

}




64位环境下的Armadillo + VS2013 (关于之前以为老兄发表的补充)_第24张图片


至此,我们就结束了Armadillo的调用演示

谢谢


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