随着前端技术的不断发展，越来越多的高质量 npm 包被开发出来，这些 npm 包可以方便地集成进你的项目中，快速实现一些功能。其中，@aureooms/js-math 是一个非常实用的 npm 包，它可以让你在前端中进行复杂的数学计算，同时还提供了很多有用的工具函数和模块。本篇文章将为大家介绍 @aureooms/js-math 的使用教程，希望对各位前端开发者有所帮助。
什么是 @aureooms/js-math
@aureooms/js-math 是一个 JavaScript 数学库，它提供了一系列的数学库函数和算法，用于实现各种数学运算。这些函数包括了常见的数学函数、线性代数函数、概率统计函数、复数计算函数等等，可以满足许多不同的需求。此外，@aureooms/js-math 还提供了许多的工具函数和模块，帮助你完成许多复杂的数学计算。
如何使用 @aureooms/js-math
安装 @aureooms/js-math
使用 npm 安装 @aureooms/js-math：
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引入 @aureooms/js-math
使用以下方式引入 @aureooms/js-math：
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@aureooms/js-math 常用函数
数学函数
常数
math.constants.E: 自然对数的底数 e；math.constants.LN10: 10 的自然对数；math.constants.LN2: 2 的自然对数；math.constants.LOG10E: 以 10 为底 e 的对数；math.constants.LOG2E: 以 2 为底 e 的对数；math.constants.PI: π；math.constants.SQRT1_2: 1/2 的平方根；math.constants.SQRT2: 2 的平方根。
三角函数
math.acos(x): 返回 x 的反余弦值；math.acosh(x): 返回 x 的反双曲余弦值；math.asin(x): 返回 x 的反正弦值；math.asinh(x): 返回 x 的反双曲正弦值；math.atan(x): 返回 x 的反正切值；math.atan2(y, x): 利用 y 和 x 坐标值返回点 (x, y) 的极角；math.atanh(x): 返回 x 的反双曲正切值；math.cos(x): 返回 x 的余弦值；math.cosh(x): 返回 x 的双曲余弦值；math.sin(x): 返回 x 的正弦值；math.sinh(x): 返回 x 的双曲正弦值；math.tan(x): 返回 x 的正切值；math.tanh(x): 返回 x 的双曲正切值。
指数函数和对数函数
math.exp(x): 返回 e 的次幂；math.expm1(x): 返回 e x - 1 的值；math.log(x): 返回 x 的自然对数；math.log1p(x): 返回 1 + x 的自然对数。
幂函数
math.cbrt(x): 计算 x 的立方根；math.pow(base, exp): 返回 base 的 exp 次幂；math.sqrt(x): 计算 x 的平方根。
取整函数
math.ceil(x): 返回不小于 x 的最小整数；math.floor(x): 返回不大于 x 的最大整数；math.round(x): 将 x 四舍五入到最接近的整数。
其他函数
math.abs(x): 返回 x 的绝对值；math.max(...args): 返回参数中的最大值；math.min(...args): 返回参数中的最小值；math.random(): 返回一个随机数。
线性代数函数
基本线性代数
math.add(x, y): 返回 x 和 y 的和；math.ceil(x, y): 返回 x 和 y 的差；math.dot(x, y): 计算 x 和 y 的点积；math.norm(x): 计算向量 x 的模；math.transpose(x): 返回矩阵 x 的转置。
矩阵运算
math.det(x): 计算矩阵 x 的行列式；math.inv(x): 计算矩阵 x 的逆；math.rank(x): 计算矩阵 x 的秩；math.trace(x): 计算矩阵 x 的迹。
分解
math.lu(x): 对矩阵 x 进行 LU 分解；math.qr(x): 对矩阵 x 进行 QR 分解；math.svd(x): 对矩阵 x 进行奇异值分解。
概率统计函数
概率分布
math.distr.beta(x, alpha, beta): 返回在指定区间上，beta 分布的概率密度函数值；math.distr.binomial(k, n, p): 返回二项分布的概率密度函数值；math.distr.cauchy(x, x0, gamma): 返回在指定区间上，Cauchy 分布的概率密度函数值；math.distr.chi2(x, k): 返回在指定区间上，自由度为 k 的卡方分布的概率密度函数值；math.distr.exponential(x, lambda): 返回在指定区间上，以 lambda 为参数的指数分布的概率密度函数值；math.distr.f(x, d1, d2): 返回在指定区间上，自由度分别为 d1 和 d2 的 F 分布的概率密度函数值；math.distr.gamma(x, k, lambda): 返回在指定区间上，形状参数为 k、尺度参数为 lambda 的 Gamma 分布的概率密度函数值；math.distr.inversebeta(p, alpha, beta): 返回在指定累积概率值下，beta 分布的反函数值；math.distr.inversebinomial(p, n, p): 返回在指定累积概率值下，二项分布的反函数值；math.distr.inversecauchy(p, x0, gamma): 返回在指定累积概率值下，Cauchy 分布的反函数值；math.distr.inversechi2(p, k): 返回在指定累积概率值下，自由度为 k 的卡方分布的反函数值；math.distr.inverseexponential(p, lambda): 返回在指定累积概率值下，以 lambda 为参数的指数分布的反函数值；math.distr.inversef(p, d1, d2): 返回在指定累积概率值下，自由度分别为 d1 和 d2 的 F 分布的反函数值；math.distr.inversegamma(p, k, lambda): 返回在指定累积概率值下，形状参数为 k、尺度参数为 lambda 的 Gamma 分布的反函数值；math.distr.inversenormal(p, mu, sigma): 返回在指定累积概率值下，正态分布的反函数值；math.distr.normal(x, mu, sigma): 返回在指定区间上，以 mu 为期望值、以 sigma 为标准差的正态分布的概率密度函数值；math.distr.poisson(k, lambda): 返回在指定区间上，以 lambda 为平均值的 Poisson 分布的概率密度函数值；math.distr.uniform(x, a, b): 返回在指定区间上，以 a 和 b 为区间左右端点的均匀分布的概率密度函数值。
统计方法
math.mean(...args): 计算参数中所有数字的平均值；math.median(...args): 计算参数中所有数字的中位数；math.mode(...args): 计算参数中所有数字的众数；math.std(...args): 计算参数中所有数字的标准差。
复数计算函数
math.addComplex(x, y): 返回复数 x 和 y 的和；math.conj(x): 返回复数 x 的共轭；math.divComplex(x, y): 返回复数 x 和 y 的商；math.expComplex(x): 返回以 e 为底的指数函数的复数形式；math.imag(x): 返回复数 x 的虚部；math.mulComplex(x, y): 返回复数 x 和 y 的积；math.subComplex(x, y): 返回复数 x 和 y 的差。
示例代码
以下是一个使用 @aureooms/js-math 计算矩阵逆矩阵的示例代码：
------ - -- ---- ---- -------------------- -- ---- ----- - - - --- --- ---- ---- --- --- --- ---- ---- -- -- -------- ----- ----- - ------------ -------------------
输出结果：
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总结
@aureooms/js-math 是一个非常实用的 npm 包，它可以让你在前端中进行复杂的数学计算，同时还提供了很多有用的工具函数和模块。本篇文章为大家介绍了 @aureooms/js-math 的使用教程，希望对各位前端开发者有所帮助。
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