numpycppTest.cpp

#include <math.h>
#include <chrono>
#include "gtest/gtest.h"
#include "numpycpp.h"


TEST(numpycpp, test1) {
  Eigen::MatrixXf x(1,3);
  x<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(1,3);
  y<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf z = kron(x,y);
  PRINT(z);

  
  Eigen::VectorXf ans(9);
  ans<< 5,   6,   7,  50,  60,  70, 500, 600, 700;
  PRINT(ans);

  for(uint32_t i=0;i<ans.rows();i++){
    std::cout<<ans[i]<<","<<z(0,i)<<std::endl;
    ASSERT_LE(std::abs(ans[i]-z(0,i)), 0.01);
  }

}

TEST(numpycpp, test2) {
  Eigen::MatrixXf x(1,3);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(1,3);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf z = kron(x,y);
  PRINT(z);

  
  Eigen::VectorXf ans(9);
  ans<< 5,  50, 500,   6,  60, 600,   7,  70, 700;
  PRINT(ans);

  for(uint32_t i=0;i<ans.rows();i++){
    std::cout<<ans[i]<<","<<z(0,i)<<std::endl;
    ASSERT_LE(std::abs(ans[i]-z(0,i)), 0.01);
  }

}

TEST(numpycpp, test3) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(1,3);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf z = kron(x,y);
  PRINT(z);

  
  Eigen::MatrixXf ans(3,3);
  ans<< 5,  50, 500,   6,  60, 600,   7,  70, 700;
  PRINT(ans);

  Eigen::MatrixXf t = ans - z;
  PRINT(t);

  ASSERT_LE(std::abs(t.sum()), 0.01);

}


TEST(numpycpp, test4) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(1,3);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf z = block_diag(x,y);
  PRINT(z);

  
  Eigen::MatrixXf ans(4,4);
  ans<< 5,  0,  0,  0,
        6,  0,  0,  0,
        7,  0,  0,  0,
        0,  1, 10,100;
  PRINT(ans);


  ASSERT_LE(std::abs((ans-z).sum()), 0.01);

}


TEST(numpycpp, test5) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(1,3);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf z(2,2);
  z<<1.0,10.0,100.0, 1000.0;
  PRINT(z);

  Eigen::MatrixXf a = block_diag(x,y,z);
  PRINT(a);
  
  Eigen::MatrixXf ans(6,6);
  ans<<5,   0,   0,   0,   0,   0,
       6,   0,   0,   0,   0,   0,
       7,   0,   0,   0,   0,   0,
       0,   1,  10, 100,   0,   0,
       0,   0,   0,   0,   1,  10,
       0,   0,   0,   0, 100,1000;

  PRINT(ans);

  ASSERT_LE(std::abs((ans-a).sum()), 0.01);

}


TEST(numpycpp, test6) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(3,1);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf a = hstack(x,y);
  PRINT(a);
  
  Eigen::MatrixXf ans(3,2);
  ans<<5,   1,
       6,  10,
       7, 100;
  PRINT(ans);

  ASSERT_LE(std::abs((ans-a).sum()), 0.01);

}

TEST(numpycpp, test7) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(3,1);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf a = vstack(x,y);
  PRINT(a);
  
  Eigen::MatrixXf ans(6,1);
  ans<<5,
       6,
       7,
       1,
       10,
       100;
  PRINT(ans);

  ASSERT_LE(std::abs((ans-a).sum()), 0.01);

}

TEST(numpycpp, test8) {
  Eigen::MatrixXf x(3,1);
  x<<5.0,6.0,7.0;
  PRINT(x);

  ASSERT_FALSE(isdiag(x));

  Eigen::MatrixXf x2(2,2);
  x2<<5.0,6.0,7.0,1.0;
  PRINT(x2);
  ASSERT_FALSE(isdiag(x2));

  Eigen::MatrixXf x3(3,3);
  x3<<1.0,0.0,0.0,
      0.0,1.0,0.0,
      0.0,0.0,1.0;
  PRINT(x3);
  ASSERT_TRUE(isdiag(x3));

}

TEST(numpycpp, test9) {
  Eigen::MatrixXf x(6,1);
  x<<1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0;
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf rx = reshape(x,2,3);
  PRINT(rx);
  //rx:
  //1 3 5
  //2 4 6

  ASSERT_LE(std::abs((rx.rows()-2)), 0.01);
  ASSERT_LE(std::abs((rx.cols()-3)), 0.01);

  Eigen::MatrixXf rx2 = reshape(x,3,2);
  PRINT(rx2);
  //rx2:
  //1 4
  //2 5
  //3 6

  ASSERT_LE(std::abs((rx2.rows()-3)), 0.01);
  ASSERT_LE(std::abs((rx2.cols()-2)), 0.01);

}

TEST(numpycpp, test10) {
  Eigen::MatrixXf x;//empty matrix
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(3,1);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf a = vstack(x,y);
  PRINT(a);
  
  Eigen::MatrixXf ans(3,1);
  ans<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(ans);

  ASSERT_LE(std::abs((ans-a).sum()), 0.01);

}

TEST(numpycpp, test11) {
  Eigen::MatrixXf x;//empty matrix
  PRINT(x);

  Eigen::MatrixXf y(3,1);
  y<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(y);

  Eigen::MatrixXf a = hstack(x,y);
  PRINT(a);
  
  Eigen::MatrixXf ans(3,1);
  ans<<1.0,10.0,100.0;
  PRINT(ans);

  ASSERT_LE(std::abs((ans-a).sum()), 0.01);

}