5个最佳矩阵计算JS库

JavaScript 用途广泛，用途广泛，是一种可以应用于各种任务的语言。在处理矩阵计算时，JavaScript 缺乏其他编程语言提供的内置功能。

然而，由于生态系统充满活力且开发社区不断发展，有各种库可帮助你有效地管理和操作矩阵。在本文中，我们将探讨五个最佳 JavaScript 矩阵计算库。让我们开始吧。

1、ndarray

ndarray 是一个强大的 JavaScript 库，专门用于操作 n 维数组。如果你的项目需要数值计算，那么这个库是一个绝佳的选择。它对科学和工程应用非常有用，因为它支持各种数组操作和数学运算。

ndarray 允许你轻松构建、修改和执行任何维度数组上的操作。

以下是使用 ndarray 的代码示例：

const ndarray = require('ndarray');

// Creating a 2D array
const data = ndarray(new Float64Array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), [2, 3]);

console.log(data.get(0, 1)); // Output: 2

// Performing operations
data.add(10); // Add 10 to all elements

// Printing the updated array
console.log(data.data); // Output: Float64Array [ 11, 12, 13, 14, 15, 16 ]

由于其底层数组操作，ndarray 对于数值运算特别有效。它针对数学计算进行了优化，使其成为科学计算的高性能选择。

ndarray 用例包括数值模拟、科学计算和数据分析，以及需要对多维数据进行高效的元素级操作的项目。

当需要对大型多维数据集执行大量数学运算时，请使用 ndarray。Map 和 Set 更适合关联数据结构，但 ndarray 更适合数值运算，例如图像处理和科学模拟。

2、Math.js

math.js 是一个全面的 JavaScript 库，支持处理矩阵和多维数组。除了数组运算外，它还包含大量数学函数，适用于各种数学活动。

math.js 的优点之一是简单。这个库可以让你进行基本的数组运算以及复杂的数学计算。它通常用于物理、工程和数据分析等领域。

以下是使用 math.js 的代码示例：

const math = require('mathjs');

// Creating a 2x2 matrix
const matrix = math.matrix([[1, 2], [3, 4]]);

// Matrix operations
const result = math.multiply(matrix, 2); // Multiply by 2

// Printing the result
console.log(result.toArray()); // Output: [ [ 2, 4 ], [ 6, 8 ] ]

math.js 提供了广泛的数学函数，但其性能可能不及 ndarray 等地城库。尽管 math.js 适用于常见的数学问题，但它可能不是处理大型数据集的最快选择。

math.js 的适用场景包括通用数学、符号计算和不需要高性能的应用程序，例如数学课程和测验，以及可用性和各种数学运算比纯粹的性能更重要的情况，例如业务分析仪表板。

当性能不是首要考虑因素时，可以选择 math.js 作为综合数学库。如果你需要一个易于使用的库来进行各种数学活动，这是一个不错的选择。

3、NumJs

NumJs 是一个受 Python 的 NumPy 启发的 JavaScript 库。NumJs 虽然不如此列表中的其他一些库那么全面，但它支持多维数组并包含基本的数学运算和函数。

如果你已经熟悉 NumPy，那么转向 NumJs 应该非常简单。对于只需要简单数组操作和数值计算的应用程序来说，这是一个不错的选择：

const nj = require('numjs');

// Creating a 3x3 array
const arr = nj.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]);

// Array operations
const sum = arr.sum(); // Sum of all elements

// Printing the result
console.log(sum); // Output: 45

NumJs 适用于简单的数组操作和数字用途。虽然它没有其他一些库那么优化，但它为基本用例提供了轻量级解决方案。

NumJs 适合需要基本数字数组操作且简单性是首要任务的项目，或者出于教育原因以及需要轻量级库时。

对于需要简单数字数据处理的中小型项目（例如健身追踪或成绩计算器），可以考虑使用 NumJs。

4、Lodash

Lodash 是一个流行的实用程序库，它提供了多种处理数组、集合和对象的方法。Lodash 虽然不是专门为矩阵或多维数组构建的，但对于基本的数组操作来说可能是一个有用的工具。

如果你的项目包含简单的数组操作并且你正在寻找轻量级解决方案，那么 Lodash 可能是一个不错的选择。它以速度和效率而闻名：

const _ = require('lodash');

// Creating a 2D array
const matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]];

// Flattening the array
const flatArray = _.flatten(matrix);

// Printing the flattened array
console.log(flatArray); // Output: [ 1, 2, 3, 4, 5, 6 ]

虽然 Lodash 不是为数值工作负载而设计的，但它对于一般数组和对象操作来说速度极快。

Lodash提供通用的实用程序函数、数组和对象操作，适合基本数据结构操作比数学或定量任务更重要的用例，例如库存管理系统。

当你需要一个实用程序库来处理涉及数组、对象和集合的各种活动时，或者由于速度快，Lodash 是文本处理和数据操作等非数学操作的不错选择。

5、TensorFlow.js

TensorFlow.js 是机器学习和深度学习爱好者必备的库。虽然它主要关注神经网络，但它本质上涉及使用多维数组（通常称为张量）进行训练和推理。

TensorFlow.js 是基于 Web 的 AI 应用程序的良好解决方案，因为它允许你使用 JavaScript 设计和训练机器学习模型：

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

// Creating a 2x2 tensor
const tensor = tf.tensor([[1, 2], [3, 4]]);

// Tensor operations
const multiplied = tensor.mul(2); // Multiply by 2

// Printing the result
multiplied.print();

TensorFlow.js 在神经网络任务上表现良好，但对于其他应用程序来说可能有点过头了。

TensorFlow.js 适合深度学习、神经网络训练和推理以及机器学习应用程序，特别适合需要利用 JavaScript 进行人工智能和深度学习任务（例如语音助手中的语音识别）时使用。

TensorFlow.js 是开发和训练机器学习模型（尤其是深度神经网络）的最佳选择，对于通用数据结构或非人工智能任务（例如任务管理应用程序和用户身份验证系统），其他库或数据结构（例如 Maps 和 Sets）可能更合适。

6、结束语

在处理 JavaScript 中的矩阵多维数组时，你使用的库取决于项目的复杂性和你的个人需求。无论你需要复杂的数值计算、基本的数组操作，还是深度学习功能，都有一个 JavaScript 库可以满足你的需求。

这五个库涵盖了广泛的用例，同时提供了成功使用 JavaScript 中的多维数组所需的工具。根据项目的复杂性，选择最能满足你需求的库，然后像专业人士一样开始使用 JavaScript 中的矩阵或多维数组。

原文链接：5 best JavaScript multidimensional array libraries

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