stdlib

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<section class="intro">

我们相信未来网络将成为数值计算的首选环境。为了实现这一未来，我们构建了stdlib。

stdlib（[/ˈstændərd lɪb/][ipa-english] "standard lib"）是一个标准库，专注于数值和科学计算，使用JavaScript（和C）编写，可在浏览器和Node.js中执行。该库提供了一系列强大、高性能的数学、统计、数据处理、流处理等库，并包含了您期望从标准库中获得的许多实用工具。

stdlib的与众不同之处在于其完全可分解的架构，让您可以根据自己的偏好和用例交换和混搭API和功能。

使用stdlib时，您可以确信您正在使用最全面、严谨、精心编写、经过研究、记录、测试、测量和高质量的代码。

想加入我们，将数值计算带到网络中吗？首先给项目加星吧。 :star2:

在这个GitHub仓库中探索stdlib的源代码和文档。有关开发stdlib的指导，请参阅[开发指南][stdlib-development]。

感谢您成为我们社区的一员！您的支持对我们来说无比珍贵！

资源

安装
[主页][stdlib-homepage]
[文档][stdlib-documentation]
[源代码][stdlib-source]
[代码覆盖率][stdlib-code-coverage]
[常见问题][stdlib-faq]

外部资源

Open Collective
[Twitter][stdlib-twitter]
Gitter

特性

150多个特殊数学函数。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/00f24f4b-e7ce-447f-b590-024fed973dba.png" alt="展示特殊数学函数的演示"> </div>
35多个概率分布，支持评估概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、分位数、矩等。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/b7571355-15f9-4ae0-91b0-75d586e76f6b.png" alt="展示概率分布的演示"> </div>
40多个可设定种子的伪随机数生成器（PRNG）。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/5f376f5d-bbc2-41e5-af5b-231b5031e15a.png" alt="展示PRNG的演示"> </div>
200多个用于数据转换、函数式编程和异步控制流的通用实用工具。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/4e429d93-0b3e-4821-9a7e-7b99f8c74af5.png" alt="展示通用实用工具的演示"> </div>
200多个用于数据验证和特性检测的断言实用工具。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/dcf60beb-1464-4e12-848d-6932b8c9fe17.png" alt="展示断言实用工具的演示"> </div>
50多个用于测试和开发的样本数据集。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/ab995c25-88fd-4381-8700-d2b548de348e.png" alt="展示样本数据集的演示"> </div>
用于数据可视化和探索性数据分析的绘图API。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/a135e096-4c8f-4e4e-b12c-c154e95af703.png" alt="展示绘图API的演示"> </div>
用于与BLAS库接口的本地插件，具有纯JavaScript回退功能。
<div class="image" align="center"> <img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/stdlib@efede6af3ef957da08838903b0558441263adf85/docs/assets/readme/base_blas.png" alt="展示BLAS API的演示"> </div>
支持TAP的基准测试框架。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/72608f5e-85c6-4b71-a987-c40d86a65104.gif" alt="展示基准测试框架的演示"> </div>
具有集成帮助和示例的REPL环境。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/d36ebf7d-14ea-4e57-b69a-fcd8de40e2e2.gif" alt="展示REPL环境的演示"> </div>
可以使用Browserify、Webpack和其他打包工具进行打包，以在Web浏览器中使用。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/9a76c9ca-5b48-45b9-8d86-ef2ec0471abd.png" alt="展示浏览器支持的演示"> </div>
每个函数都附带TypeScript声明文件，确保类型安全并在IDE中提供智能代码补全。
<div class="image" align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/c3d8e1d4-bfb3-4704-a6ca-27a301eaadbd.png" alt="展示TypeScript声明文件的演示" > </div>

安装

为了适应各种使用场景，stdlib可以通过多种方式使用。首选的使用方法取决于您的具体用例。我们提供了一些用户故事来帮助您确定最佳方法。😃

虽然本项目的安装说明默认使用npm进行包管理，但通过其他包管理器（如yarn）进行安装应该只需将npm命令替换为相关包管理器的命令即可。

用户故事

我想在JavaScript和Node.js中执行数据分析和数据科学任务，类似于我可能使用Python、Julia、R和MATLAB的方式。
- 将整个项目安装为命令行工具。
我正在构建一个Web应用程序。
- 我计划使用Browserify、Webpack和其他打包工具在Web浏览器中使用。
  - 安装单独的包。安装整个项目可能是不必要的，并会导致安装时间变长。
- 我想打包一个包含各种stdlib功能的自定义bundle。
  - 按照创建自定义bundle的步骤进行操作。
- 我想通过简单使用script标签来包含stdlib功能。
我想使用 ES 模块。
- 使用单个包的 ES 模块构建。
我想使用预构建的捆绑包(可能通过 CDN,如 unpkg 或 jsDelivr)。
- 安装(或通过 CDN 使用)单个包的预构建 UMD 浏览器捆绑包。
我对使用顶级 stdlib 命名空间中的大量功能感兴趣,不想单独安装数百个独立包(例如,构建在线计算器应用程序并想要 stdlib 的所有数学功能)。
- 安装一个或多个顶级命名空间。安装整个项目可能是不必要的,会导致安装时间更长。安装顶级命名空间可能意味着安装永远不会使用的功能;但是,安装顶级命名空间可能比单独安装许多独立包更容易、耗时更少。
  
  在打包时,安装顶级命名空间不应成为问题,因为仍然可以独立地要求/导入单个功能。但是,项目安装时间可能会稍微慢一些。
我正在构建一个 Node.js 服务器应用程序。
- 我对使用 stdlib 中的各种功能感兴趣。
  - 安装单个包。安装整个项目可能是不必要的,会导致安装时间更长。
- 我想打包stdlib 功能并避免依赖树。
  - 安装单个包的 UMD 捆绑包。
- 我对使用顶级 stdlib 命名空间中的大量功能感兴趣,不想单独安装数百个独立包。
  - 安装一个或多个顶级命名空间。安装整个项目可能是不必要的,会导致安装时间更长。安装顶级命名空间可能意味着安装永远不会使用的功能;但是,安装顶级命名空间可能比单独安装许多独立包更容易、耗时更少。
我正在使用 Deno。
- 使用预构建的 Deno 构建来导入单个包。
我想在 Observable 笔记本中使用 stdlib 功能。
- 通过 CDN(如 unpkg 或 jsDelivr)使用预构建的浏览器捆绑包。
我想修改 stdlib,可能甚至创建自定义构建以链接到特定平台的本机库(如英特尔的 MKL 或其他数值库)。
- 通过克隆此存储库并按照[开发指南][stdlib-development]中描述的[安装说明][stdlib-development]将项目安装为系统库。

完整库

要将整个项目安装为库或应用程序依赖项,

$ npm install @stdlib/stdlib

安装后,可以单独require/import stdlib 包以最小化加载时间并减小捆绑包大小。例如,使用 require:

var ndarray = require( '@stdlib/ndarray/array' );

var arr = ndarray( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ] );
// 返回 <ndarray>

使用 import:

import ndarray from '@stdlib/ndarray/array';

var arr = ndarray( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ] );
// 返回 <ndarray>

单个包

stdlib 的设计允许将主项目分解为可以独立使用的单个包。因此,项目用户可以避免安装所有项目功能,只安装他们需要的确切功能。

要安装单个包,请将 @stdlib/ 后的正斜杠 / 替换为连字符 -。例如,

$ npm install @stdlib/ndarray-array

安装后,可以require/import 单个包。例如,使用 require:

var ndarray = require( '@stdlib/ndarray-array' );

var arr = ndarray( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ] );
// 返回 <ndarray>

使用 import:

import ndarray from '@stdlib/ndarray-array';

var arr = ndarray( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ] );
// 返回 <ndarray>

命名空间

stdlib 由各种顶级命名空间组成(即,由共同主题统一的相关功能集合)。例如,要安装顶级 math 命名空间中的所有数学功能,

$ npm install @stdlib/math

安装后,可以单独require/import 顶级命名空间内的包以最小化加载时间并减小捆绑包大小。例如,使用 require:

var sin = require( '@stdlib/math/base/special/sin' );

var v = sin( 3.14 );
// 返回 <number>

使用 import:

import sin from '@stdlib/math/base/special/sin';

var v = sin( 3.14 );
// 返回 <number>

注意:不支持安装顶级命名空间内的嵌套命名空间(例如, math/base)。考虑安装单个包或相关的顶级命名空间。

命令行实用程序

要全局安装以用作命令行实用程序和/或使用 REPL,

$ npm install -g @stdlib/stdlib

这将暴露 stdlib 命令。例如,查看可用的子命令:

$ stdlib help

运行 REPL:

$ stdlib repl

环境构建

ES 模块

要通过 <script> 标签使用 ES 模块,请使用每个包存储库中通过专用 esm 分支提供的 ES 模块构建(例如,请参阅 @stdlib/math-base-special-erf 的 esm 分支)。例如,

<script type="module">
import linspace from 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/array-base-linspace@esm/index.mjs';
import erf from 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/math-base-special-erf@esm/index.mjs';

const x = linspace( -10.0, 10.0, 100 );

for ( let i = 0; i < x.length; i++ ) {
    console.log( 'x: %d, erf(x): %d', x[ i ], erf( x[ i ] ) );
}
</script>

Deno

要在 Deno 中使用单个包,请使用每个包存储库中通过专用 deno 分支提供的 Deno 构建(例如,请参阅 @stdlib/ndarray-array 的 deno 分支)。例如,

import ndarray from 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/ndarray-array@deno/mod.js';

var arr = ndarray( [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ] );
// 返回 <ndarray>

类 jQuery 捆绑包

对于那些想要类 jQuery 捆绑包的人,可以使用每个包存储库中通过专用 umd 分支提供的预构建可分发 UMD 捆绑包,用于浏览器环境或作为服务器环境中的共享("打包")库。有关更多详细信息,请参阅 UMD 和 Node.js 部分。

UMD

要通过 <script> 标签或在 Observable 中使用 UMD 捆绑包,请使用每个包存储库中通过专用 umd 分支提供的 UMD 浏览器构建(例如,请参阅 @stdlib/math-base-special-erf 的 umd 分支)。例如,

<script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/array-base-linspace@umd/browser.js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/stdlib-js/math-base-special-erf@umd/browser.js"></script>
<script type="text/javascript">
(function () {

var x = linspace( -10.0, 10.0, 100 );

for ( var i = 0; i < x.length; i++ ) {
    console.log( 'x: %d, erf(x): %d', x[ i ], erf( x[ i ] ) );
}

})();
</script>

Node.js

要打包 stdlib 功能并避免安装依赖树,请使用每个包存储库中通过专用 umd 分支提供的 UMD 服务器构建(例如,请参阅 @stdlib/math-base-special-erf 的 umd 分支)。例如,

var linspace = require( '/path/to/vendor/umd/@stdlib/array-base-linspace' );
var erf = require( '/path/to/vendor/umd/@stdlib/math-base-special-erf' );

var x = linspace( -10.0, 10.0, 100 );

for ( var i = 0; i < x.length; i++ ) {
    console.log( 'x: %d, erf(x): %d', x[ i ], erf( x[ i ] ) );
}

自定义捆绑包

根据项目需求创建自定义捆绑包，请按以下步骤操作：

按照开发指南中描述的下载、配置和安装说明进行操作。
进入本地安装目录。
运行以下命令以打印帮助文档，了解如何提供要捆绑的 stdlib 包名列表

```
$ NODE_PATH=./lib/node_modules node ./bin/cli bundle-pkg-list -- -h
```

修改并运行上述命令，列出要捆绑的包

$ NODE_PATH=./lib/node_modules node ./bin/cli bundle-pkg-list -- <pkg> <pkg> <pkg> ...

生成捆绑包后，可以通过 <script> 标签加载捆绑包，方法与上文描述的预构建 UMD 分发捆绑包相同。

系统库

要将其安装为系统库（例如，为了创建自定义构建），请按照开发指南中描述的下载、配置和安装说明进行操作。

先决条件

在 Node.js 中安装和运行 stdlib 需要以下先决条件：

Node.js：JavaScript 运行时（版本 >= 0.10）
npm：包管理器（版本 > 2.7.0；如果 Node < 1.0.0，版本 > 2.7.0 且 < 4.0.0；如果 Node <= 10.x.x，版本 > 2.7.0 且 < 6.0.0）

stdlib 中的大多数功能都是用 JavaScript 实现的，无需其他先决条件即可使用 stdlib（即您可以安全地避免安装任何其他先决条件）；但是，一些实现尝试通过使用原生绑定和/或 WebAssembly 来获得性能优势。虽然不需要运行 stdlib，因为每个 stdlib 实现都有 JavaScript 回退，但以下依赖项需要用于构建原生附加组件，包括链接到 BLAS 和 LAPACK 库：

GNU make：开发工具和任务运行器
GNU bash：兼容 sh 的 shell
gcc 和 g++ 或 Clang：C/C++ 编译和链接（g++ 版本 >= 4.8；clang 版本 >= 3.5，OS X 上的 Xcode 版本 >=8.3.1）
gfortran：Fortran 编译和链接（版本 >= 4.8）

虽然不需要运行 stdlib，但以下依赖项需要用于自动下载外部库：

curl、wget 或 fetch（FreeBSD）：用于下载远程资源的实用程序

以下外部库可以使用 make 自动从源代码下载和编译：

OpenBLAS：优化的 BLAS 库
Electron：跨平台桌面应用程序框架

贡献

首次贡献者？

请参阅贡献指南。

已经是专家了？

Fork 存储库。
克隆 fork 的存储库
```
$ git clone --depth=1 https://github.com/<username>/stdlib.git
```
其中 <username> 是您的 GitHub 用户名。
进入 stdlib 目录
```
$ cd stdlib
```
安装依赖项
```
$ make install-node-modules
```
初始化您的 stdlib 开发环境
```
$ make init
```