Array类提供了和Matrix不同的操作，Matrix主要为了线性代数而设计，而Array类是通常用的数组。Array类提供了更方便的元素级的操作，但是没有线性代数方面的意义，比如给每个元素的值加上一个常数或按照元素相乘两个array对象。
Array模板类的参数同Matrix类相同，前三个参数同样是
Array<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime>
剩余的三个参数也是可选的，因为和Matrix类的参数及作用完全相同。
Eigen为Array对象同样提供了常用的类型的定义，由于array通常指的是一维或二维的数组，因此这些常用的定义和Matrix的稍有不同。ArrayNt表示一维的数组，N和t分别代表尺寸和数据类型。对于二维数组使用ArrayNNt定义，以下是一些例子：
和Matrix相同，（）运算符也被重载用来对数组的元素进行读和写。此外<<运算符也可以用于初始化数组或者输出数组。
对于数组的加减操作和Matrix相同，当数组尺寸相同时运算有效，并且加减运算是按照元素进行计算的。数组对象同样可以和一个标量进行相加，导致的结果是每个元素都和这个标量相加，这个功能是Matrix对象不具备的。
首先肯定可以用一个标量同数组相乘，这个和Matrix相同。不同的是当两个数组相乘时，执行的是对应的元素相乘，而Matrix相乘则是矩阵的积，因此只有两个数组尺寸相同时才能相乘。
Array对象还有其他的一些操作，比如abs()方法返回数组每个元素的绝对值，sqrt()方法计算每个元素的根。如果你有两个尺寸相同的数组，可以使用min()方法构建一个新的数组，新的数组的元素是原来的两个数组的对应位置的最小值
WHY:什么时候该使用矩阵？什么时候又使用数组？你不能对数组执行矩阵的运算，也不能对矩阵执行数组的运算。因此当你需要做线性代数的运算，比如矩阵乘积，那你应该使用矩阵。如果你要做元素级操作，你应该使用数组。然而有时事情并不那么容易，你可能需要同时使用数组和矩阵，这时候你就需要数组和矩阵之间的互相转换了。
HOW:矩阵对象有一个array()方法用于将矩阵表达成数组以便执行元素级操作。同样的Array对象也有一个matrix()方法。就像所有的Eigen抽象表示一样，这种转换并不耗费运行时间（编译器优化了），array()方法和matrix()方法即可用于左值也可用于右值。
Eigen中禁止将数组和矩阵混合在一个表达式中，比如不能直接将数组和矩阵相加。+运算符两侧必须都是矩阵或者数组。然而他们之间的互相转换很容易。这里的一个例外是=运算符：你可以将一个矩阵表达式赋值给一个数组对象，或者将一个数组表达式赋值给一个矩阵对象。
下面的例子介绍了上述方法的用法。比如，result = m.array()*n.array()将两个矩阵m和n转换成数组，然后执行元素级的相乘，最后将结果赋值给一个矩阵对象。
事实上Eign提供了一个cwiseProduct()方法进行矩阵间的元素级乘积。
类似的，如果array1和array2是数组，那么表达式array1.matrix()*array2.matrix()计算的是矩阵的积。
下面是一个进阶的例子。表达式(m.array()+4).matrix()*m将4加到m的每个元素上，然后计算结果和m的矩阵积。类似的，表达式(m.array()*n.array()).matrix()*m计算m和n的元素级乘积，之后再计算结果和m的矩阵积。