0. 引言

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Numpy和Eigen分别是Python和C++常用的矩阵操作工具，本文旨在说明两个库保存的矩阵格式如何相互读入。本文先介绍二者对自身格式矩阵的读写，然后再介绍它们如何相互读取各自保存的矩阵。

1. Eigen矩阵的读写

1.1. Eigen矩阵写入

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Eigen矩阵重载了”<<“运算符，因此可以直接通过<<一次性写入fstream文件流，一个简单的例子如下：

#include <fstream>

Eigen::Matrix4d mat = Eigen::Matrix4d::Identity();
std::string filename = "test.bin"; // 后缀不重要
std::ofstream outfile(filename, std::ios::ate | std::ios::binary); // std::ios::ate是写模式, std::ios::binary是二进制模式
outfile << mat;  // Eigen矩阵一次性写入文件
outfile.close();

1.2. Eigen矩阵读入

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Eigen矩阵读入时不可以一次性读入。准确来说，Eigen矩阵保存时是按照double类型以二进制形式写入的，矩阵每个元素之间保留空格。因此读入时按照元素对矩阵进行赋值，赋值前需要知道矩阵维度。

#include <fstream>

Eigen::Matrix4d mat;
std::string filename = "test.bin"; // 后缀不重要
std::ifstream infile(filename, std::ios::binary);  // std::ios::binary是二进制模式
for(int i=0;i<4;++i){
    for(int j=0;j<4;++j){
        infile >> mat(i,j);  //先列后行赋值
    }
}
infile.close();

2. Numpy矩阵读写

2.1. Numpy矩阵读入

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Numpy矩阵可以直接通过np.savez, np.save等函数矩阵读入，但是本文不是介绍这种，而是介绍与Eigen矩阵更加类似的二级制写入方式：

import numpy as np
import ctypes
a = np.eye(4).astype(ctypes.c_float64)  # double类型的numpy数组
a.tofile("test.bin",sep=" ")  # 二进制写入，空格作为分割符号

2.2. Numpy矩阵读入

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Numpy可以通过fromfile将二进制文件读入为numpy矩阵：

import numpy as np
a = np.fromfile("test.bin",sep=" ").reshape(4,4)  # 需要知晓维度

3. 相互读写

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由于二进制文件的兼容性，1.1, 1.2, 2.1, 2.2节两两组合即完成了Eigen与Numpy的相互转化，即通过2.2写入的test.bin文件可通过1.1的Eigen方法读入，而1.2写入的Eigen矩阵也可通过2.1介绍的Numpy读入方法读进来。

希望本文对您有帮助，谢谢阅读