1. 常用数据类型
Mat<type>为模板类，其中type可以是：float, double, std::complex, std::complex, short, int, long, and unsigned versions of short, int, long等。为方便起见，Armadillo C++已经预定义了以下类型。

在Armadillo中，矩阵是按照一列一列(column by column)存在内存中的(column-major ordering)。

Data Type    Mathematics    Details
mat, cx_mat    Matrix 矩阵    Dense real/complex matrix class
vec, cx_vec    Column Vector 列向量    Dense real/complex column vector class
rowvec, cx_rowvec    Row Vector 行向量    Dense real/complex row vector class
cube, cx_cube    Cube 3维矩阵    Dense real/complex cube class (“3D matrix”)
field    域    Class for storing arbitrary objects in matrix-like or cube-like layouts
sp_mat, sp_cx_mat    Matrix 矩阵    Sparse real/complex matrix class
umat/imat    Matrix 矩阵    Matrix with unsigned/integer elements
uvec/ivec    Vector 矩阵    Vector with unsigned/integer elements

2. 数学运算
算子Operator    描述
+    Addition of two objects
-    Subtraction of one object from another or negation of an object
/    Element-wise division of an object by another object or a scalar
*    Matrix multiplication of two objects; not applicable to the Cube class unless multiplying a cube by a scalar
%    Schur product: element-wise multiplication of two objects
==    Element-wise equality evaluation of two objects; generates a matrix of type umat with entries that indicate whether at a given position the two elements from the two objects are equal (1) or not equal (0)
!=    Element-wise non-equality evaluation of two objects
<=    As for ==, but the check is for “greater than or equal to”
>=    As for ==, but the check is for “less than or equal to”
<    As for ==, but the check is for “greater than”
>    As for ==, but the check is for “less than”

3. 向量、矩阵和域的创建

基本创建
//Matrix: X
mat X(n_rows, n_cols); 
mat X(n_rows, n_cols, fill_type); 
mat X(size(Y)); 
mat X(size(Y), fill_type);
mat X("1 0;2 0"); \\create a matrix from a string. (first row is "1 0", second row is "2 0")
cx_mat X(mat,mat);   \\for constructing a complex matrix out of two real matrices
 
//Vector: X
vec X(n_elem);
vec X(n_elem, fill_type);
vec X(size(Y)); 
vec X(size(Y), fill_type); 
cx_vec X(vec,vec);   \\for constructing a complex vector out of two real vectors
 
//Cube or 3-D matrix: X
cube X(n_rows, n_cols, n_slices); 
cube X(n_rows, n_cols, n_slices, fill_type); 
cube X(size(Y));
cube X(size(Y), fill_type); 
cx_cube X(cube, cube);   \\for constructing a complex cube out of two real cubes
 
//Field: F
field<object_type> F(n_elem) 
field<object_type> F(n_rows, n_cols) 
field<object_type> F(n_rows, n_cols, n_slices) 
field<object_type> F(size(X)) 
//似乎object_type只能是mat或者cube,且不能存储复数类型，比如cx_mat.
 
//An example of field
mat A(3,4,fill::randu);
vec B(5,fill::randn);
field <mat> F(2,1);
F(0)=A;
F(1)=B;
其中fill_type是可选的，可以是以下选择

fill_type    描述
fill::zeros    set all elements to 0
fill::ones    set all elements to 1
fill::eye    set the elements along the main diagonal to 1 and off-diagonal elements to 0
fill::randu    set each element to a random value from a uniform distribution in the [0,1] interval
fill::randn    set each element to a random value from a normal/Gaussian distribution with zero mean and unit variance

用函数创建
函数    语法
eye()    matrix_type X = eye<matrix_type>(n_rows,n_cols)
matrix_type Y = eye<matrix_type>(size(X))
linspace()    vector_type v = linspace<vector_type>(start,end,N)
logspace()    vector_type v = logspace<vector_type>(A, B, N)
regspace()    vector_type v = regspace<vector_type>(start, delta, end)
ones()    vector_type v = ones<vector_type>(n_elem)
matrix_type X = ones<matrix_type>(n_rows,n_cols)
cube_type Q = ones<cube_type>(n_rows,n_cols,n_slices)
some_type R = ones<some_type>(size(Q))
randi()    vector_type v = rand_type<vector_type>( n_elem, distr_param(a,b))
or randu()    matrix_type X = rand_type<matrix_type>( n_rows, n_cols, distr_param(a,b))
or randn()    matrix_type Y = rand_type<matrix_type>(size(X),distr_param(a,b))
or randg()    cube_type Q = rand_type<cube_type>( n_rows, n_cols, n_slices, distr_param(a,b))
注释：

rand_type可以是randi()、randu()、randn()和randg()，分别代表 [a,b] 区间中的整数随机值， U[0,1] 分布中的随机浮点值，从标准正态分布中抽取的随机值，从参数为a,b的Gamma分布中抽取的随机值。distr_param(a,b) 只适用于randi()和randg()。
e.g.

vec v=randu<vec>(5);
regspace()中delta默认是1或-1。

4. 初始化，元素访问，属性和成员函数

4.1. 元素初始化 Element initialization
// C++11
vec v = { 1, 2, 3 };
mat A = { {1, 3, 5},
          {2, 4, 6} };

4.2. 元素访问 Element access
无论是向量vec，矩阵mat，立方体cube，还是域field，每个维数均是从0开始的。

元素访问    描述
(n)    对于vec和rowvec，访问第n个元素。对于mat和field，首先把矩阵的下一列接到上一列之下，从而构成一个长列向量，并访问第n个元素。
(i,j)    对于mat和二维field，访问第(i,j)个元素。
(i,j,k)    对于cube和3D field，访问第(i,j,k)个元素

4.3. 子矩阵访问 Submatrix view

矩阵X的连续子集访问
函数    描述
X.diag(k)    访问矩阵X的第k个对角线（k是可选的，主对角线为k=0，上对角线为k>0，下对角线为k<0）
X.row(i)    访问矩阵X的第i行
X.col(i)    访问矩阵X的第i列
X.rows(a,b)    访问矩阵X从第a行到第b行的子矩阵
X.cols(c,d)    访问举证X从第c列到第d列的子矩阵
X.submat(a,c,b,d)    访问矩阵从第a行到第b行和第c列到第d列的子矩阵
X.submat(span(a,b),span(c,d))    访问矩阵从第a行到第b行和第c列到第d列的子矩阵
X(a,c, size(n_rows, n_cols))    访问矩阵从第a行和第c列开始大小为n_rows和n_cols大小的子矩阵
X(a,c, size(Y))    访问矩阵从a行和第c列开始大小和Y相当的子矩阵
X(span(a, b), sel_col)    访问第sel_col列，从第a行到第b行之间的数据。返回值为向量。
X(sel_row, span(c,d))    访问第sel_row行，从第c列到第d列之间的数据。返回值为向量。
X.head_cols( number_of_cols)    返回头几列
X.head_rows( number_of_rows)    返回头几行
X.tail_cols( number_of_cols)    返回尾几列
X.tail_rows( number_of_rows)    返回尾几行
注释:
(1) span(start,end)可以被span::all代替，意味着这一维上所有的元素。
(2) X.diag(k)可以改变第k个对角线的值。

mat X=randn<mat>(4,4);
vec v={1,2,3,4};
X.diag()=v;

向量V的连续子集访问
函数    描述
V(span(a,b))    访问向量V从第a个元素开始到第b个元素结束的子向量
V.subvec(a,b)    访问向量V从第a个元素开始到第b个元素结束的子向量
V.subvec(a,size(W))    访问向量V从第a个元素开始，长度和W相当的子向量
V.head(n_ele)    访问向量V头几个元素
V.tail(n_ele)    访问向量V尾几个元素

向量或矩阵X的间断子集访问
函数    描述
X.elem(vector_of_indices)    向量或者矩阵（按照列向量化以后）中坐标为vector_of_indices的元素；返回向量
X(vector_of_indices)    向量或者矩阵（按照列向量化以后）中坐标为vector_of_indices的元素；返回向量
X.cols(vector_of_column_indices)    矩阵X列坐标为vector_of_column_indices的子矩阵；返回矩阵
X.rows(vector_of_row_indices)    矩阵X行坐标为vector_of_row_indices的子矩阵；返回矩阵
X.submat(vector_of_row_indices, vector_of_column_indices)    矩阵X行坐标为vector_of_row_indices和列坐标为vector_of_column_indices的子矩阵；返回矩阵
X(vector_of_row_indices, vector_of_column_indices)    矩阵X行坐标为vector_of_row_indices和列坐标为vector_of_column_indices的子矩阵；返回矩阵

立方体（三维矩阵）Q 的切片 slice
函数
Q.slice(slice_number)
Q.slices(first_slice, last_slice)
Q.subcube(first_row,first_col,first_slice,last_row,last_col,last_slice)
Q(span(first_row,last_row),span(first_col,last_col),span(first_slice,last_slice))
Q(first_row,first_col,first_slice,size(n_rows,n_cols,n_slices))
Q(first_row,first_col,first_slice,size(R)) (R is a cube)
Q.elem(vector_of_indices) (间断的切片)
Q(vector_of_indices) (间断的切片)

域F的子集访问
二维域 2-D Field
F.row( row_number )
F.col( col_number )
F.rows( first_row, last_row )
F.cols( first_col, last_col )
F.subfield(first_row, first_col, last_row, last_col)
F(span(first_row, last_row), span(first_col, last_col))
三维域 3-D Field
F.slice( slice_number )
F.slices( first_slice, last_slice )
F.subfield(first_row, first_col, first_slice, last_row, last_col, last_slice)
F(span(first_row,last_row),span(first_col,last_col),span(first_slice,last_slice))

4.4. 属性 Attribute
属性    描述
.n_rows    行数; 适用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_cols    列数；适用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_elem    所有元素个数；适用于Mat, Col, Row, Cube, field and SpMat
.n_slices    立方体Cube第三维的维数
.n_nonzero    非零元素个数；适用于SpMat
注释:

返回值是无符号整数(uword)
返回值是read-only的；如果要改变大小（维数），用成员函数.set_size(), .copy_size(), .zeros(), .ones(), 或者.reset()。
.set_size()

.set_size( n_elem )
.set_size( n_rows, n_cols )
.set_size( n_rows, n_cols, n_slices )
.set_size( size(X) )
.copy_size(A)
把维数设置成和A一样。

.zeros()

.zeros( n_elem )
.zeros( n_rows, n_cols )
.zeros( n_rows, n_cols, n_slices )  
.zeros( size(X) )
.ones()
参见.zeros()。

.reset()
把维数设置成0，意味着无元素。

4.5. 其他成员函数 Other member function
函数    描述
.eye(n,n) / .eye(size(X))    创建nxn 单位矩阵；适用于Mat和SpMat
.randu(n_elem)    把向量的值设置成从均匀分布中抽取的随机值
.randu(n_rows,n_cols)    把矩阵的值设置成从均匀分布中抽取的随机值
.randu(n_rows,n_cols,n_slices)    把立方体的值设置成从均匀分布中抽取的随机值
.randn()    与.randu()相同,只不过从正态分布中抽取随机数
.fill(value)    将Mat, Col, Row, Cube元素设置为value
.replace(old_value, new_value)    可用于替换缺失值：A.replace(datum::nan, 0); 适用于Mat, Col, Row, Cube
.transform(lambda_function) (C++11 Only)    利用lambda函数改变每一个元素的值；适用于Mat, Col, Row和Cube；对于矩阵，按照column-by-column来进行变换；对于立方体，按照slice-by-slice进行变换，每一个slice是一个矩阵。e.g.见此表后注释。
.reshape(n_rows, n_cols)    适用于矩阵；按照给定的维数建立新的矩阵，转换时，先将旧矩阵按照列转换为长列向量，然后按照给定维数，一列一列地建立新的矩阵。原始结构会被改变。
.reshape(n_rows,n_cols,n_slices)    适用于立方体；与上类似
.reshape(size(X))    适用于矩阵和立方体；与上类似
.resize(n_elem)    适用于向量;保留原向量结构，增加部分填为0
.resize(n_rows,n_cols)    适用于矩阵；保留原矩阵结构，增加部分填为0
.resize(n_rows,n_cols,n_slices)    适用于立方体；保留原立方体结构，增加部分填为0
.resize(size(X))    适用于向量、矩阵和立方体
Y.set_imag(X)    将复数矩阵Y的虚部设置成实数矩阵X
Y.set_real(X)    将复数矩阵Y的实部设置成实数矩阵X
.insert_rows()    插入行
.insert_cols()    插入列
.insert_slices()    插入切片
.shed_row()/.shed_rows()    移除行
.shed_col()/.shed_cols()    移除列
.shed_slice()/.shed_slices()    移除切片
.swap_rows( row1, row2 )    交换行
.swap_cols( col1, col2 )    交换列
.memptr()    获取对象的指针；适用于Mat,Col,Row和Cube
.colptr(col_number)    获取某一列的指针
iterators    STL-style iterators and associated member functions
.t()    转置或者共轭转置，适用于mat和cx_mat
.st()    普通转置（不取共轭），仅仅适用于cx_mat
.i()    逆矩阵
.min()/.max()    返回矩阵或立方体的极值；如果是复数，则返回模的极值
.index_min()/.index_max()    返回矩阵或立方体极值的坐标；返回值为一个无符号整数
.in_range()    检查给定的坐标或者范围是合法的
.is_empty()    检查是否为空
.is_square()    检查是否是方阵
.is_vec()    检查一个矩阵是否是向量
.is_sorted()    检查对象是否是被排列过的
.is_finite()    检查对象是否有限
.has_inf()    检查是否含有inf值
.has_nan()    检查是否含有NaN
.print()    打印此对象
.save()/.load()    向或从文件或流写入或读取对象
注释：

.transform(lambda_function)

// C++11 only example
mat A = ones<mat>(4,5);
// add 123 to every element
A.transform( [](double val) { return (val + 123.0); } );
.reshape()和.resize()的区别在于前者不会保存原对象的布局,而后者会保留原对象的布局，且后者更快。例如，如果新对象的维数大于原对象的维数，则新对象中原维数外的元素会被设置成0。
e.g.

mat A = randu<mat>(2,3);
A.reshape(4,4);
           [,1]      [,2] [,3] [,4]
[1,] 0.02567623 0.8880936    0    0
[2,] 0.12546129 0.6520889    0    0
[3,] 0.52724939 0.0000000    0    0
[4,] 0.30407942 0.0000000    0    0
 
mat A = randu<mat>(2,3);
A.resize(4,4);
          [,1]      [,2]      [,3] [,4]
[1,] 0.5451790 0.2632051 0.6375933    0
[2,] 0.3753245 0.8050394 0.1627499    0
[3,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000    0
[4,] 0.0000000 0.0000000 0.0000000    0
.memptr()
可被用于和一些库交互，比如FFTW。

      mat A = randu<mat>(5,5);
const mat B = randu<mat>(5,5);
      double* A_mem = A.memptr();
const double* B_mem = B.memptr();

5. 常用函数

5.1. 向量、矩阵和立方体的一般函数
函数    描述
abs(X)    求对象元素的绝对值或长度（复数）
accu(X)    求对象所有元素的和
all(X,dim)    检查向量或者矩阵是否全部元素为非零
any(X,dim)    检查向量或者矩阵是否至少有一个元素为非零
approx_equal(A,B,method,abs_tol,rel_tol)    检查A和B中的元素是否近似，近似返回True（Bool值）； method可以是absdiff、reldiff和both
cond(A)    返回矩阵A的conditional number
conj(X)    求矩阵或立方体的元素的共轭
conv_to<type>::from(X)    不同Armadillo矩阵类型之间的转换(e.g. mat和imat)；不同立方体之间的转换(e.g.cube和icube)；std::vector与Armadillo向量或矩阵之间的转换；将mat转换为colvec, rowvec or std::vector
cross(A,B)    向量叉乘cross product
cumsum(X,dim)    累积加法；如果X是向量，则返回所有元素的和；如果X是矩阵，若dim=0，则返回所有列的和，若dim=1，则返回所有行的和
cumprod(X,dim)    累积乘法；如果X是向量，则返回所有元素的乘积；如果X是矩阵，若dim=0，则返回所有列的乘积，若dim=1，则返回所有行的乘积
det(A)    计算方阵的行列式;对于大矩阵，log_det()更加精确
log_det(val,sign,A)    Log determinant of square matrix A; the determinant is equal to exp(val)*sign
diagmat(X,k)    生成新矩阵，用向量X或者矩阵X的对角线元素作为新矩阵的第k个对角线，其他元素设置为零
diagvec(A,k)    取矩阵A的第k个对角线
dot(A,B)(dot/cdot/norm_dot)    向量的点乘dot product
find(condition)    返回向量或矩阵满足某条件的元素的坐标向量；e.g. find(A>B)or find(A>0)
find_finite(X)    返回非Inf和NaN的元素的坐标向量
find_nonfinite(X)    返回是Inf和NaN的元素的坐标向量
find_unique(X,ascending_indices)    返回X中独一无二的元素;ascending_indices是可选参数，取true（默认）意味着按照递增排列，取false意味着随机排列
imag() / real()    取复数矩阵虚数或者实数部分
inplace_trans(X,method) / inplace_strans(X,method)    in-place transpose, 相当于 X=X⊺ ,X的值改变了
is_finite()    检查是否所有元素都是有限的
join_rows(A,B) / join_horiz(A,B)    按照水平方向连接两个矩阵
join_cols(A,B) / join_vert(A,B)    按照垂直方向连接两个矩阵
join_slices(cube_C,cube_D)    按照第三维连接两个立方体，两个立方体的第一维和第二维的维数必须相等
join_slices(mat_M,mat_N)    连接两个矩阵构成一个立方体，两个矩阵必须维数相同
join_slices(mat_M,cube_C)/join_slices(cube_C,mat_M)    将一个矩阵加入一个立方体中
kron(A,B)    Kronecker tensor product
min(X,dim) / max(X,dim)    寻找X在某一维上的极值；X可以是向量(则无dim参数)、矩阵或者立方体;dim是可选参数，0表示返回每一列的极值，1表示返回每一行的极值，2表示返回每一个切片的极值
min(A,B) / max(A,B)    返回值为一个矩阵或者立方体，其每一个元素代表A和B当中同样坐标的两个元素的最小值和最大值
nonzeros(X)    返回一个列向量，存储着非零的元素的坐标
norm(X,p)    计算向量或矩阵的p-norm;向量：p可以是大于等于1的整数,”-inf”,”inf”,”fro”;矩阵：p可以是1,2,”inf”,”fro”,并且此为matrix norm (not entrywise norm);”-inf”是minimum norm, “inf”是maximum norm, “fro”是Frobenius norm
normalise(V,p)/normalise(X,p,dim)    标准化向量V或者矩阵X使其有unit p-norm
rank(X,tolerance)    计算矩阵的秩；tolerance为可选参数
rcond(A)    矩阵A的conditional number的倒数的估计值；如果接近1代表A是well-conditioned;如果接近0代表A是badly-conditioned
repmat(A,num_copies_per_row,num_copies_per_col)    把矩阵A按照分块矩阵的形式进行复制并生成新的矩阵
shuffle(V)/shuffle(X,dim)    重新排列向量元素或者矩阵的列或行
sort(V,sort_direction)/sort(X,sort_direction,dim)    对向量进行排序，或者对矩阵的列(dim=0)或者行(dim=1)中的元素进行排序(默认是列)；sort_direction可以是ascend（默认）或者descend
sort_index(X,sort_direction)    返回X按照某顺序排序后的元素的坐标
B=sqrtmat(A)/sqrtmat(B,A)    矩阵的Complex square root；B是cx_mat
sqrtmat_sympd(A)/sqrtmat_sympd(B,A)    对称矩阵的Complex square root
sum(X,dim)    向量：返回所有元素的和；矩阵：返回每一列(dim=0)或每一行(dim=1)的和；立方体：返回某一维上(第三维是dim=2)的和
trace(X)    计算矩阵的迹即计算主对角线上元素的和
trans(A)/strans(A)    矩阵转置；如果是复数矩阵，前者进行的是共轭转置，而后者是直接转置
unique(A)    返回A的独一无二的元素，并且按照升序排列；如果A是矩阵，则返回一个列向量
vectorise(X,dim)    将矩阵向量化；如果dim=0,按照column-wise；如果dim=1,按照row-wise

5.2. 其他一些数学函数
miscellaneous element-wise functions:

请添加图片描述

三角函数 Trigonometric element-wise functions (cos, sin, tan, …)

cos, acos, cosh, acosh

sin, asin, sinh, asinh

tan, atan, tanh, atanh

atan2, hypot

5.3. 矩阵的分解、因子化、逆矩阵和线性方程的解

Dense Matrix
函数    描述
chol    Cholesky decomposition
eig_sym    eigen decomposition of dense symmetric/hermitian matrix
eig_gen    eigen decomposition of dense general square matrix
eig_pair    eigen decomposition for pair of general dense square matrices
inv    inverse of general square matrix
inv_sympd    inverse of symmetric positive definite matrix
lu    lower-upper decomposition
null    orthonormal basis of null space
orth    orthonormal basis of range space
pinv    pseudo-inverse
qr    QR decomposition
qr_econ    economical QR decomposition
qz    generalised Schur decomposition
schur    Schur decomposition
solve    solve systems of linear equations
svd    singular value decomposition
svd_econ    economical singular value decomposition
syl    Sylvester equation solver

Sparse Matrix
函数    描述
eigs_sym    limited number of eigenvalues & eigenvectors of sparse symmetric real matrix
eigs_gen    limited number of eigenvalues & eigenvectors of sparse general square matrix
spsolve    solve sparse systems of linear equations
svds    limited number of singular values & singular vectors of sparse matrix

5.4. 信号和图像处理
函数    描述
conv    1D convolution
conv2    2D convolution
fft / ifft    1D fast Fourier transform and its inverse
fft2 / ifft2    2D fast Fourier transform and its inverse
interp1    1D interpolation
polyfit    find polynomial coefficients for data fitting
polyval    evaluate polynomial

5.5. 统计和聚类
函数    描述
mean(X,dim)    均值；适用于Vec,Mat,Cube
median(X,dim)    中间值；适用于Vec,Mat
stddev(X,norm_type,dim)    标准差；norm_type可选参数0或1，0代表除以n-1(无偏估计),1表示除以n；适用于Vec,Mat
var(X,norm_type,dim)    方差；适用于Vec,Mat
range(X,dim)    极差；适用于Vec,Mat
cov(X,Y,norm_type)/cov(X,norm_type)    协方差；当两个矩阵X、Y时，矩阵的行表示样本，列表示变量，则cov(X,Y)的第(i,j)-th个元素等于X的第i个变量和Y的第j个变量的协方差; norm_type=0表示除以n-1，norm_type=1表示除以n
cor(X,Y,norm_type)/cor(X,norm_type)    相关系数；与协方差类似
hist/histc    直方图
princomp    主成分分析
kmeans(means,data,k,seed_mode,n_iter,print_mode)    K-means聚类，把数据分成k个不相交的集合
gmm_diag    聚类；Gaussian Mixture Model (GMM)
以上就是R语言科学计算RcppArmadillo简明手册的详细内容