# math-tools

**Repository Path**: xuhao2018/math-tools

## Basic Information

- **Project Name**: math-tools
- **Description**: 本项目的目标是用Python实现和封装各种行业常用的算法，包括数学、物理和计算机等领域。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: develop
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-12-23
- **Last Updated**: 2025-02-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, math

## README

# 数学工具 - Python

![Python][Python-image] ![Pytorch][Pytorch-image] ![Math][Math-image] ![Numpy][Numpy-image] ![Pandas][Pandas-image] ![contributions welcome][Welcome-image]

[Python-image]: https://img.shields.io/badge/-Python-251A15?logo=python
[Pytorch-image]: https://img.shields.io/badge/-Pytorch-232F3E?logo=pytorch
[Math-image]: https://img.shields.io/badge/-Math-333?logo=libreofficemath
[Numpy-image]: https://img.shields.io/badge/-Numpy-00CEC8?logo=numpy
[Pandas-image]: https://img.shields.io/badge/-Pandas-9999FF?logo=pandas
[Welcome-image]: https://img.shields.io/static/v1.svg?label=Contributions&message=Welcome&color=0059b3&style=flat-square


## 介绍

本项目的目标是用Python实现和封装各种行业常用的算法，包括数学、物理和计算机等领域。项目采用了MIT许可协议，允许用户直接调用所需算法，同时也可以查看算法的实现代码来进行学习。这些算法涵盖了计算机科学、数学、统计学、数据科学、机器学习、工程等各个主题。因此，对于同一目标，可能存在多种实现方式，每种方式都采用不同的算法策略和优化方法。通过使用本项目，用户能够更加高效地应用这些常用算法，并且深入理解它们背后的原理和思想。

## 特性

- 项目采用简洁、高效且易于学习的Python来实现各种常用算法。
- 简洁易懂的代码和详尽的注释可以帮助用户深入了解项目的内部结构和运作原理，从而更好地理解和调用项目中的各种算法。
- 项目内部完备的单元测试，保障了各个算法运行结果的准确和可控。
- 通过采用模块化实现和开源许可，项目中的各种算法得以轻松地在其他应用程序中应用。

## 文档

项目文档内容涵盖了所有必要的资源，例如源代码片段、程序执行的详细信息以及程序流程的图表展示。此外，文档还提供了与交互式源代码的链接，以及所使用的Python库函数的详细说明。用户只需点击一个文档链接，就能立即获取算法介绍和代码结构的全部信息，从而更加便捷地进行学习和使用。

## 开发计划

### 基础数学

1. 加减乘除表达式计算✔
2. 奇偶数判断 ✔
3. 小数与分数的相互转换 ✔
4. 方程求解（一元一次方程、一元二次方程、二元一次方程组）
5. 三角函数（sin、cos、tan） ✔
6. 等分总和 ✔
7. π的近似值计算 ✔
8. 水仙花数 ✔
9. 数列（等比数列、等差数列）
10. 常用函数图像绘制

### 几何图形

1. 表面积计算（长方形、正方形、三角形、圆、平行四边形、梯形、长方体、正方体、球、多边形、圆锥、圆柱） ✔

2. 体积计算 （正方体、长方体、圆锥、球、圆柱） ✔

3. 周长（圆、正方体、长方体、矩形、三角形、平行四边形、梯形、多边形）✔

### 统计

1. 描述统计（和、平均数、方差、标准差、众数、中位数、极差、离散趋势、集中程度）✔
2. 排列组合（阶乘、排列数、组合数、重复排列数、重复组合数、排列集合、组合集合、重复排列集合、重复组合集合）✔
4. 假设检验
5. 回归分析
6. 方差分析
7. 时间序列分析
8. 多元统计分析

### 概率

1. 概率运算（加法、乘法）
1. 条件概率
1. 全概率公式
1. 贝叶斯公式

### 微积分

1. 极限求取
2. 导数计算