# nlptoolkit-math

> Math library

Latest version **1.0.7** (published 2026-02-15) · ISC license · 0 weekly downloads

## Install

```sh
npm install nlptoolkit-math
pnpm add nlptoolkit-math
yarn add nlptoolkit-math
bun add nlptoolkit-math
```

## Health

**Score 55/100 (C)** — status: stable.

Positive: has types; no vulnerabilities; high quality score.

Warnings: low downloads; no esm support.

## Facts

| | |
|---|---|
| Version | 1.0.7 |
| Published | 2026-02-15 |
| First published | 2021-10-30 |
| Weekly downloads | 0 |
| License | ISC |
| TypeScript types | bundled |
| Module format | CommonJS |
| Dependencies | 1 |
| Unpacked size | 222.9 KB |
| Known vulnerabilities | 0 |
| Install scripts | no |
| GitHub stars | 0 |
| Author | Olcay Taner Yıldız |
| Maintainers | olcaytaner |

## Links

- npm: https://www.npmjs.com/package/nlptoolkit-math
- Repository: https://github.com/StarlangSoftware/Math-Js
- Homepage: https://github.com/StarlangSoftware/Math-Js#readme
- Issues: https://github.com/StarlangSoftware/Math-Js/issues
- npm.io page: https://npm.io/package/nlptoolkit-math

## Dependencies (1)

- [nlptoolkit-util](https://npm.io/package/nlptoolkit-util.md) ^1.0.12

## Recent versions

- 1.0.7 (latest) — 2026-02-15
- 1.0.6 — 2026-02-15
- 1.0.5 — 2026-02-14
- 1.0.4 — 2026-02-14
- 1.0.3 — 2023-02-16
- 1.0.2 — 2022-11-21
- 1.0.1 — 2022-01-12
- 1.0.0 — 2021-10-30

## README

Video Lectures
============

[<img src=https://github.com/StarlangSoftware/Math/blob/master/video.jpg width="50%">](https://youtu.be/GhcoaVi0SMs)

For Developers
============
You can also see [Java](https://github.com/starlangsoftware/Math), [Python](https://github.com/starlangsoftware/Math-Py), [Php](https://github.com/starlangsoftware/Math-Php),
[Cython](https://github.com/starlangsoftware/Math-Cy), [Swift](https://github.com/starlangsoftware/Math-Swift), 
[C++](https://github.com/starlangsoftware/Math-CPP), [C](https://github.com/starlangsoftware/Math-C), or [C#](https://github.com/starlangsoftware/Math-CS) repository.

## Requirements

* [Node.js 14 or higher](#Node.js)
* [Git](#git)

### Node.js 

To check if you have a compatible version of Node.js installed, use the following command:

    node -v
    
You can find the latest version of Node.js [here](https://nodejs.org/en/download/).

### Git

Install the [latest version of Git](https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git).

## Npm Install

	npm install nlptoolkit-math
	
## Download Code

In order to work on code, create a fork from GitHub page. 
Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:

	git clone <your-fork-git-link>

A directory called util will be created. Or you can use below link for exploring the code:

	git clone https://github.com/starlangsoftware/math-js.git

## Open project with Webstorm IDE

Steps for opening the cloned project:

* Start IDE
* Select **File | Open** from main menu
* Choose `Math-Js` file
* Select open as project option
* Couple of seconds, dependencies will be downloaded. 

Detailed Description
============

+ [Vector](#vector)
+ [Matrix](#matrix)
+ [Distribution](#distribution)

## Vector

Bir vektör yaratmak için:

	Vector(valuesOrSize: any = undefined, initial: any = undefined, index: any = undefined)

Vektörler eklemek için

	addVector(v: Vector)

Çıkarmak için

	subtract(v: Vector)
	difference(v: Vector): Vector

İç çarpım için

	dotProduct(v: Vector): number
	dotProductWithSelf(): number

Bir vektörle cosinüs benzerliğini hesaplamak için

	cosineSimilarity(Vector v): number

Bir vektörle eleman eleman çarpmak için

	elementProduct(v: Vector): Vector

## Matrix

3'e 4'lük bir matris yaratmak için

	a = Matrix(3, 4)

Elemanları rasgele değerler alan bir matris yaratmak için

	Matrix(row: any, col: any = undefined, minValue: any = undefined, maxValue: any = undefined)

Örneğin, 

	a = Matrix(3, 4, 1, 5)
 
3'e 4'lük elemanları 1 ve 5 arasında değerler alan bir matris yaratır.

Matrisin i. satır, j. sütun elemanını getirmek için 

	getValue(rowNo: number, colNo: number): number

Örneğin,

	a.getValue(3, 4)

3. satır, 4. sütundaki değeri getirir.

Matrisin i. satır, j. sütunundaki elemanı değiştirmek için

	setValue(rowNo: number, colNo: number, value: number)

Örneğin,

	a.setValue(3, 4, 5)

3. satır, 4.sütundaki elemanın değerini 5 yapar.

Matrisleri toplamak için

	add(m: Matrix | number, v: any = undefined)

Çıkarmak için 

	subtract(m: Matrix)

Çarpmak için 

	multiply(m: Matrix): Matrix

Elaman eleman matrisleri çarpmak için

	elementProduct(m: Matrix | Vector): Matrix

Matrisin transpozunu almak için

	transpose(): Matrix

Matrisin simetrik olup olmadığı belirlemek için

	isSymmetric(): boolean

Determinantını almak için

	determinant(): number

Tersini almak için

	inverse()

Matrisin eigenvektör ve eigendeğerlerini bulmak için

	characteristics(): Array<Eigenvector>

Bu metodla bulunan eigenvektörler eigendeğerlerine göre büyükten küçüğe doğru 
sıralı olarak döndürülür.

## Distribution

Verilen bir değerin normal dağılımdaki olasılığını döndürmek için

	zNormal(z: number): number

Verilen bir olasılığın normal dağılımdaki değerini döndürmek için

	zInverse(p: number): number

Verilen bir değerin chi kare dağılımdaki olasılığını döndürmek için

	chiSquare(x: number, freedom: number): number

Verilen bir olasılığın chi kare dağılımdaki değerini döndürmek için

	chiSquareInverse(p: number, freedom: number)

Verilen bir değerin F dağılımdaki olasılığını döndürmek için

	fDistribution(F: number, freedom1: number, freedom2: number): number

Verilen bir olasılığın F dağılımdaki değerini döndürmek için

	fDistributionInverse(p: number, freedom1: number, freedom2: number): number

Verilen bir değerin t dağılımdaki olasılığını döndürmek için

	tDistribution(T: number, freedom: number): number

Verilen bir olasılığın t dağılımdaki değerini döndürmek için

	tDistributionInverse(p: number, freedom: number): number

---
_Source: https://npm.io/package/nlptoolkit-math · Machine-readable twin of the npm.io package page. Health data is recomputed on every publish._