npm 包 jsboxmuller 使用教程

简介

JSBoxMuller 是一种普遍用于生成正态分布和高斯分布样本的算法，它基于极坐标系来生成高斯分布。在前端开发中，我们经常需要使用类似的数据分布来进行统计分析或者随机生成数据，而这时候 jsboxmuller 就是一个非常好用的 npm 包。

安装

使用 npm 安装 jsboxmuller：

npm install jsboxmuller --save

开始使用

安装 jsboxmuller 后，我们需要先导入它：

const jsboxmuller = require('jsboxmuller');

生成一个高斯分布的样本：

const mean = 5; // 平均值
const variance = 1; // 方差
const samplesCount = 100; // 样本数量
const samples = jsboxmuller(mean, variance, samplesCount);
console.log(samples);

这里我们生成了一个均值为 5，方差为 1 的高斯分布样本，数量为 100 个，将样本打印出来：

[ 4.396258641746395,
  4.886798300397204,
  4.5763641232046165,
  ...

原理

JSBoxMuller 的原理非常简单，它基于极坐标系的做法，如下图所示：

首先我们需要生成两个均匀分布的随机数 u 和 v，它们都是从区间 [0,1] 中随机取值。

接着，我们计算两个变量：

$$s = u^2 + v^2$$

$$t = \sqrt{\frac{-2 * \ln{(u)}}{s}}$$

在极坐标系下，根据公式，我们可以通过以下方式求得一个正态分布的样本点 (x, y)：

$$x = \mu + \sigma * t * u$$

$$y = \mu + \sigma * t * v$$

其中，$\mu$ 表示正态分布的平均值，$\sigma$ 表示正态分布的标准差。

其他示例

生成一个标准正态分布样本：

const samples = jsboxmuller(0, 1, 100);
console.log(samples);

生成一个正态分布样本序列：

const mean = 5; // 平均值
const variance = 1; // 方差
const samplesCount = 100; // 样本数量
for (let i = 0; i < samplesCount; i++) {
  const sample = jsboxmuller(mean, variance);
  console.log(sample);
}

总结

JSBoxMuller 是一款非常好用的 npm 包，它可以方便地生成正态分布和高斯分布样本。在前端开发中，我们经常需要使用类似的数据分布来进行统计分析或者随机生成数据，而这时候 jsboxmuller 就可以为我们提供帮助。通过本文的介绍，相信读者们已经掌握了 jsboxmuller 的使用方法和原理，并可以在实际开发中灵活运用。

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