# MathLib

**Repository Path**: par/MathLib

## Basic Information

- **Project Name**: MathLib
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-02-20
- **Last Updated**: 2021-06-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# MathLib
在calculus中有微积分为微积分实现方法,目前还未进行实现 在`statistics`中包含统计学相关的算法,如协方差，方差，求中位数,平均值,分位数图计算
### statistics
- ----`index`：[当前库的主要导出文件](statistics/TypeScript/index.ts)
- ----`Variance`：[方差实现方法](statistics/TypeScript/Variance.ts)
- ----`weigth_variance`:[加权平均数实现方法](statistics/TypeScript/weigth_variance.ts)
- ----`QuantilePlot`:[分位数图](statistics/TypeScript/QuantilePlot.ts)
- ----`Covariance`：[协方差](statistics/TypeScript/Covariance.ts)
- ----`Mean`：[平均值](statistics/TypeScript/Mean.ts)
- ----`harmonic`：[调和数](statistics/TypeScript/harmonic.ts)
- ----`LeastSquare`：[二乘法](statistics/TypeScript/LeastSquare.ts)
- ----`Media`:[中位数](statistics/TypeScript/Median.ts)
- ----`Matrix`:[矩阵类](statistics/TypeScript/Matrix.ts),实现矩阵的计算,诸如相加,相减,矩阵的逆,矩阵转置
- ----`rank`：[排序](statistics/TypeScript/rank.ts)的实现(未完全实现)
- ----`StandardDeviation`:[标准差](statistics/TypeScript/Standard_Deviation.ts)
- ----`vector`:[向量](statistics/TypeScript/vector.ts)的运算
- ----`Permutations`：[阶乘](statistics/TypeScript/Permutations.ts)
- ----`expetation`：[期望值](statistics/TypeScript/expetation.ts)
- ----`sigmoid`:[激活函数](statistics/TypeScript/sigmoid.ts)
- ----`angule`:[角度和弧度转换](statistics/TypeScript/angule.ts)
- ----`gcd`:[求最大公约数](statistics/TypeScript/gcd.ts)
- ----`Factorial`:[求n的阶乘](statistics/TypeScript/Factorial.ts)
- ----`softmax`:[softmax](statistics/TypeScript/softmax.ts)

---
增加链式调用,Matrix类以及Vector类

----
用法:
* ***Variance***
此方法求取数据的方差,返回的是方差值,若需要标准差,只需要将该方法返回值开方即可
```js
//Variance([...value]:Array<number>);
console.log(Variance([2,3,5,7,8,9,12,40,66,92,103,88]));//NaN,unknow Error
```
* ***weigth_variance***
此方法返回加权平均值
函数第一个参数数组为数据,第二个数组参数为权重值
```js
//weigthVariance([...numberData]: Array < number > , [...weigth]: Array < number > )
console.log(weigthVariance([2,3,5,8,9,12,44],[1,1,1,2,3,2,1]))
```

---
关于这个数学库如果有意见可以和我[一起修改我的github仓库](https://github.com/jingyuexing/MathLib)    
你也可以到[gitee码云](https://gitee.com/jingyuexing/MathLib)查询这个库的镜像