其实本文严格说只能算VS2013添加Armadillo教程，因为为了省事，用的是VS2013编译器版本的Qt，Armadillo也直接用了自带例子中的blas_win64_MT.dll、blas_win64_MT.lib、lapack_win64_MT.dll、lapack_win64_MT.lib，没有完整编译Armadillo，仅是调用举例。
版本信息：
qt-opensource-windows-x86-msvc2013_64-5.8.0.exeArmadillo v7.500.2
电脑安装了VS2013
第1步：
下载一个Armadillo文件包，在官网下即可：http://arma.sourceforge.net/download.html第2步：
用Qt随便建一个Console工程，在.pro下添加如下代码，路径就是解压Armadillo的那个路径：INCLUDEPATH+= D:/Library/Armadillo/include
LIBS += D:LibraryArmadilloexampleslib_win64las_win64_MT.lib
D:LibraryArmadilloexampleslib_win64lapack_win64_MT.lib第3步：
cpp文件中添加（例子代码直接用Armadillo自带的）：#include <QCoreApplication>
#include <iostream>
#include <armadillo>
using namespace std;
using namespace arma;
// Armadillo在线文档在这里:
// http://arma.sourceforge.net/docs.html
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv);
// 【0】Armadillo版本
cout << "Armadillo 版本: " << arma_version::as_string() << endl;
// 【1】矩阵初始化
mat A(2,3); // 直接指定矩阵大小(元素未初始化)
cout << "A的行数: " << A.n_rows << endl; // 行、列值只读
cout << "A的列数: " << A.n_cols << endl;
// 【2】矩阵赋值
A(1,2) = 456.0; // 直接访问一个元素(索引从0开始)
A.print("直接访问一个元素A(1,2) = 456.0;A:");
A = 5.0; // 标量被当作一个 1x1 的矩阵
A.print("标量被当作一个 1x1 的矩阵A = 5.0;A:");
A.set_size(4,5); // 改变矩阵尺寸(数据不保存)
A.fill(5.0); // 所有元素设置为一个特定的值
A.print("所有元素设置为一个特定的值A.fill(5.0); A:");
// endr表示“行”的终结
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("用endr每行赋值A:");
// 【3】矩阵存取
// 将矩阵保存为一个文本文件
A.save("A.txt", raw_ascii);
// 从文件载入矩阵
mat B;
B.load("A.txt");
// 【3】取子矩阵
cout << "子矩阵(指定左上角和右下角)B( span(0,2), span(3,4) ):" << endl << B( span(0,2), span(3,4) ) << endl;
cout << "子矩阵(指定左上角和大小)B( 0,3, size(3,2) ):" << endl << B( 0,3, size(3,2) ) << endl;
cout << "取一行B.row(0): " << endl << B.row(0) << endl;
cout << "取一列B.col(1): " << endl << B.col(1) << endl;
// 【4】矩阵基本运算
// 行列式
cout << "行列式det(A): " << det(A) << endl;
// 矩阵的逆
cout << "矩阵的逆inv(A): " << endl << inv(A) << endl;
// 转置
cout << "转置B.t(): " << endl << B.t() << endl;
// 每一列的最大值(遍历行)
cout << "每一列的最大值max(B): " << endl << max(B) << endl;
// 每一行的最大值(遍历列)
cout << "每一行的最大值max(B,1): " << endl << max(B,1) << endl;
// 矩阵的最大值
cout << "矩阵的最大值max(max(B)) = " << max(max(B)) << endl;
// 每一列的总和(遍历行)
cout << "每一列的总和sum(B): " << endl << sum(B) << endl;
// 每一行的总和(遍历列)
cout << "每一行的总和sum(B,1) =" << endl << sum(B,1) << endl;
// 所有元素的和
cout << "所有元素的和accu(B): " << accu(B) << endl;
// 矩阵的迹 = 对角线的值之和
cout << "矩阵的迹trace(B): " << trace(B) << endl;
// 单位矩阵
mat C = eye<mat>(4,4);
C.print("单位矩阵C:");
// 值均匀分布于[0,1]之间的随机矩阵
mat D = randu<mat>(4,4);
D.print("随机矩阵D:");
// 行向量当作一个矩阵的一行
rowvec r;
r << 0.59119 << 0.77321 << 0.60275 << 0.35887 << 0.51683;
r.print("行向量当作一个矩阵的一行r:");
// 列向量当作一个矩阵的一列
vec q;
q << 0.14333 << 0.59478 << 0.14481 << 0.58558 << 0.60809;
q.print("列向量当作一个矩阵的一列q:");
// 矩阵转换为向量,矩阵中的数据一行一行依次排到向量中
vec v = vectorise(A);
v.print("矩阵转换为向量v:");
// 内积(点积)-矩阵乘法
cout << "内积(点积)as_scalar(r*q): " << as_scalar(r*q) << endl;
// 外积(叉积)-笛卡尔积
cout << "外积(叉积)q*r: " << endl << q*r << endl;
// 乘法和累加运算 (不创建临时矩阵) (A % B 等效 A .* B，最后累加)
cout << "accu(A % B) = " << accu(A % B) << endl;
// 【5】例子和其它
// 一个复合操作的例子
B += 2.0 * A.t();
B.print("B:");
// imat指定一个整数矩阵
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;
// 矩阵比较 (每个元素比较); 输出一个关系算子umat
umat ZZ = (AA >= BB);
ZZ.print("矩阵比较结果ZZ:");
// 【5】三维矩阵
cube Q( B.n_rows, B.n_cols, 2 );
Q.slice(0) = B;
Q.slice(1) = 2.0 * B;
Q.print("三维矩阵Q:");
// 【6】场
// 矩阵的2D场，3D场也支持
field<mat> 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<mat>(2,3); // field<mat>的每一个元素是一个矩阵
}
F.print("场F:");
system("pause");
return a.exec();
}
第4步：
先清除，执行qmake一下，构建，运行。第5步：
已经成功了！