Discussion :

[Seabirds]

Bonjour à toutes et à tous !

Je cherche à reduire un vecteur de matrice en une seule matrice, utilisant pour les cumuler avec un foncteur (par exemple une moyenne arithmétique, mais pas que).
En gros j'ai ces deux matrices :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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1 ; 2
3 ; 4
 
4 ; 3
2 ; 1

et je veux :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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2.5 ; 2.5
2.5 ; 2.5

J'ai cherché un algo tout fait, j'ai pas trouvé, donc j'ai bricolé, donc ça marche pas, en plus d'être sans doute très peu efficace : classique and "so me".

Le foncteur à appliquer à la collection de matrice accepte comme entrée un vecteur de double. Donc j'ai voulu ré-associer les valeurs en montant petit à petit une matrice de vecteurs (tempMat par la suite) qui contient toutes les valeurs que le foncteur doit moyenner.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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(1 ; 4) (2 ; 3)
(3 ; 2) (4 ; 1)

Et je voulais ainsi utiliser l'algorithme std::transform pour faire un :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 std::transform(tempMat.data().begin(), tempMat.data().end(), result.data().begin(), m_averagingMethod);

Mais ça ne marche pas. Quelqu'un peut me dire ce qui cloche dans le code suivant ? J'ai l'impression que le compilateur se plaint d'un typage un peu trop compliqué. Je suis censé le simplifier ?

Le message d'erreur :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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/home/arnaudb/Documents/SpatialCoalescent/cpp/coalescent/src/SubModelsAverager.cpp|106|error: no matching function for call to ‘transform(boost::numeric::ublas::unbounded_array<std::vector<double>, std::allocator<std::vector<double> > >::iterator, boost::numeric::ublas::unbounded_array<std::vector<double>, std::allocator<std::vector<double> > >::iterator, boost::numeric::ublas::unbounded_array<double, std::allocator<double> >::iterator, IDimensionReductionFunction&)’|
/usr/include/c++/4.8/bits/stl_algo.h|4915|note:   template argument deduction/substitution failed:|

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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typedef boost::numeric::ublas::matrix<double> Matrix;
Matrix SubModelsAverager::AverageSubModelsOutputs(const std::vector<Matrix> & subsOut) const
{
    assert(subsOut.empty() == false );
    Matrix pattern = subsOut[0];
    int size1 = pattern.size1();
    int size2 = pattern.size2();
 
    boost::numeric::ublas::matrix< std::vector<double> > tempMat(size1, size2); // to stock values waiting for means computing
 
    // iterate over the vector of matrix
    for(Matrix mat : subsOut)
    {
        // iterate over the whole matrix
        for(int i = 0; i <= size1; i++){
            for(int j = 0; i <= size2; j++){
                tempMat(i,j).push_back(mat(i,j));
            }
        }
    }
 
    Matrix result(size1, size2);
    std::transform(tempMat.data().begin(), tempMat.data().end(), result.data().begin(), m_averagingMethod);
    return result;
}

où m_averaging method est un attribut de la classe SubModelsAverager, et de type abstrait IDimensionReductionFunction, par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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class WeightedArithmeticMean : public IDimensionReductionFunction
{
    public:
        WeightedArithmeticMean();
        WeightedArithmeticMean(const std::vector<double> & weights);
        virtual ~WeightedArithmeticMean();
        double operator()(const std::vector<double> &x) const;
 
    protected:
    private:
};

Un grand merci d'avance !!!

[ternel]

std::transform sert à transformer un ensemble en un autre ensemble, terme par terme.

Tu devrais plutot jeter un oeil à std::accumulate.

[Seabirds]

Merci

J'avais jeté un coup d'oeil à accumulate. Il ne m'avait pas semblé correspondre à ce dont j'avais besoin, mais je vais re-vérifier En tout cas merci de ta réponse !

En suivant les bons conseils récoltés par ailleurs, j'ai fini par opter pour la solution suivante. Je vais faire quelques tests pour voir si ça se comporte bien

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Matrix SubModelsAverager::AverageSubModelsOutputs(const std::vector<Matrix> & subsOut) const
{
    assert(subsOut.empty() == false );
    int nbrOfMat = subsOut.size();
 
    Matrix pattern = subsOut[0];
    int size1 = pattern.size1();
    int size2 = pattern.size2();
    double aggtedData [size1][size2][nbrOfMat];
 
    for(int k = 0; k < nbrOfMat; k++)
    {
        Matrix mtemp = subsOut[k];
        for(int i = 0; i < size1; i++)
        {
            for(int j = 0; j < size2; j++)
            {
                aggtedData[i][j][k] = mtemp(i, j);
            }
        }
    }
 
    Matrix result(size1, size2); // to iterate over, then to put computed means
 
    // iterate over the whole matrix
    for(int i = 0; i < size1; i++)
    {
        for(int j = 0; j < size2; j++)
        {
            std::vector<double> temp;
            for(int k = 0; k < nbrOfMat; k++)
            {
                temp.push_back(aggtedData[i][j][k]);
            }
            result(i , j) = m_averagingMethod(temp);
        }
    }
    return result;
}