当我们在使用Rcpp时，进行矩阵运算最简单的是使用Eigen库进行相关操作，可以很轻松地讲R中向量化与矩阵化的思想应用到C++代码上，从而对代码进行加速。可参考前面的博客：利用RcppEigen进行矩阵运算。
但有时，我们却必须使用Rcpp进行DataFrame，List等对象格式的处理。或者如果我们涉及到缺失值的处理，也需要使用Rcpp中的函数来做。
所以，如何在两种矩阵或向量格式，NumericVector/Matrix与VectorXd/MatrixXd之间相互转化就变得非常重要。
我们可以首先使用Eigen库中的VectorXd/MatrixXd对矩阵进行运算，然后再转化为Rcpp中的NumericVector/Matrix，继而我们便可使用Rcpp中的函数了。
具体做法其实参考了下面的文章：
An Introduction to RcppEigen
Converting between NumericVector/Matrix and VectorXd/MatrixXd in Rcpp(Eigen) to perform Cholesky solve
具体解决方法
以一个最简单的NumericMatrix转化为MatrixXd格式为例：
// [[Rcpp::depends(RcppEigen)]]
#include <Rcpp.h>
#include <RcppEigen.h>
using namespace Rcpp;
using Eigen::Map;
using Eigen::MatrixXd;
using Rcpp::as;
// [[Rcpp::export]]
MatrixXd Test(NumericMatrix AA) {
Map<Eigen::MatrixXd> A(as<Map<Eigen::MatrixXd> >(AA));
return(A);
}
我们将对象AA变为了对象A，如果之后需要进行变换时，需要将两者进行替换即可。
以上就是R语言技巧Rcpp与Eigen库之间的相互转换的详细内容，更多关于Rcpp与Eigen库之间的转换的资料请关注编程网其它相关文章！
