简介
mtrx 是一个基于 JavaScript 的矩阵操作库，能够进行向量、矩阵的加、减、乘、转置等各种操作。它是一个轻量级、易用性强的 npm 包，被广泛应用于前端和后端开发中，对于复杂计算和数据分析具有较高的价值和应用场景。
安装
首先我们需要在本地安装 mtrx 包，可以使用 npm 进行安装，开发环境使用 -D 参数即可：
npm i mtrx -D
接着我们就可以在项目中引入 mtrx：
import Matrix from "mtrx"; const example = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(example.toArray());
常用方法
fill(num)
用指定的数字填充矩阵，返回新的矩阵对象。
const mtrx = new Matrix(2, 2); console.log(mtrx.fill(1).toArray()); // [[1,1], [1,1]]
random()
随机生成一个矩阵，返回新的矩阵对象。
const mtrx = new Matrix(2, 2); console.log(mtrx.random().toArray()); // 随机生成的 2*2 矩阵
toArray()
矩阵对象转为数组，返回矩阵数据的数组表示形式。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.toArray()); // [[1, 2], [3, 4]]
shape()
获取矩阵的形状，返回矩阵的行列数。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.shape()); // [2, 2]
transpose()
矩阵转置，返回新的矩阵对象。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.transpose().toArray()); // [[1,3], [2,4]]
add(other)
矩阵加法，返回新的矩阵对象。其他的形状必须和当前的矩阵形状一致，否则会报错。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.add(new Matrix([[1, 1], [1, 1]])).toArray()); // [[2,3], [4,5]]
subtract(other)
矩阵减法，返回新的矩阵对象。其他的形状必须和当前的矩阵形状一致，否则会报错。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.subtract(new Matrix([[1, 1], [1, 1]])).toArray()); // [[0,1], [2,3]]
multiply(other)
矩阵乘法，返回新的矩阵对象。其他的形状必须是一个二维数组，第一个数组的形状必须和当前的矩阵的列数一致，否则会报错。
const mtrx = new Matrix([[1, 2], [3, 4]]); console.log(mtrx.multiply(new Matrix([[1], [2]])).toArray()); // [[5], [11]]
示例代码
以下为示例代码，演示了 mtrx 包的一些主要功能：
-- -------------------- ---- ------- ------ ------ ---- ------- -- ------------ ----- ----- - --- --------- ------------ ----------------------------- -- ------------ ----- ----- - --- --------- ----------- ----------------------------- -- --------- --------------------------- -- ---- ---------------------------------------- -- ---- --------------------------------------------- -- ---- -------------------------------- ---------------- -- ---- -----------------------------------------
结语
本教程中我们介绍了 npm 包 mtrx 的安装和常用方法，包含了基本概念和常用操作，并提供了示例代码以便读者更好的理解和使用。mtrx 包功能强大，应用场景广泛，在数据分析、矩阵计算的前端场景中起到非常重要的作用。希望读者能够根据本教程快速掌握 mtrx 包的使用，更好地应用于实际项目中。
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