一维数据又称一元数据，是由对等关系的有序或无序信息构成，采用线性方式（一条直线排开）组织在一起。这些数据是平级关系（不是包含、从属关系）。
有序一维数据，使用一维数组表示，如：arr = [3.1 , 3.2 , 4.5]；一维数据无序，使用集合类型，如：一维集合st ={ 4.15 , 3.02 , 3.1}。
在JS中，一维数据和多维数据我们都采用JSON数据结构来描述和存储（通过JSON对象转JSON字符），数据处理方法则按根据定义类或对象的形式分类构建。
一维数据生成可以根据序列变化或模拟方法一次性创建一元大样本数据，如正态分布、等差数列等。
导读：
ES6提供了新的Array.from()方法可用于各种样本数据的生成，其简单结构样例如下：
console.clear();
let arr = Array.from({length:5}, (v, i) => i);
console.log(arr); // [0, 1, 2, 3, 4]
arr = Array.from({length:5}, (v, i) => 2*i+1);
console.log(arr); // [1, 3, 5, 7, 9]
arr = Array.from({length:5}, (v, i) => Math.random().toFixed(4));
console.log(arr); // ["0.7826", "0.7673", "0.3531", "0.3338", "0.2235"]
Array.from()方法还有第三个参数，其复合结构样例如下：
console.clear();
let myObj = {
handle: function(n){
return n + 2
}
}
console.log(Array.from(
Array.from({length:5}, (v, i) => i+1), //第一个参数为数组
function (x){return this.handle(x)}, //第二个参数为句柄函数
myObj //第三个参数为句柄函数所指对象（其中包含句柄函数/方法）
)) //[3, 4, 5, 6, 7]
Array.from()方法和Array.map()方法组合运用生成、转换样本，其效果如下：
console.clear();
let arr = Array.from({length:5}, (v, i) => i+1);
arr = arr.map((currentValue,index) => {
return currentValue+2;
})
console.log(arr); //[3, 4, 5, 6, 7]
Array.from()方法和Array.filter()方法组合运用生成、筛选样本，其效果如下：
console.clear();
var arr = Array.from({length:10}, (v, i) => i);
arr = arr.filter((currentValue, index) => {
return currentValue>5;
})
console.log(arr); //[6,7,8,9]
var arr = Array.from({length:100}, (v, i) => i);
arr = arr.filter((currentValue, index) => {
return currentValue%2===0;
})
console.log(arr); //偶数
var arr = Array.from({length:100}, (v, i) => i);
arr = arr.filter((currentValue, index) => {
return currentValue&1===1;
})
console.log(arr); //奇数
统计数据处理方法众多，一维数据数量只是比较简单、常用、且非常重要的一类。这里我们首先构造JSON数据对象，JSON对象中大致包括数据处理的基本方法、子对象、属性说明等结构，然后通过object.create()方法建立统计数据分析webData类。
更多关于统计数据分析类的子类、方法、属性等可以逐渐动态添加、封装，类的对象实例可以自动继承这些功能。
console.clear();
var webData = { //统计数据处理对象类
author: "银河统计工作室",
purpose: "JS统计数据分析",
department: "哈尔滨商业大学统计专业",
sayHello: function() {
console.log("来自"+this.department+this.author+"的问候！");
},
xData: { //一维数据处理子类
x:[1,2,3], //样本属性
sum: function(arr) { //求和方法
return arr.reduce((a, b) => a + b);
}
}
}
var myWD = Object.create(webData); //建立对象实例
console.log(myWD.xData.x); //[1,2,3]
console.log(myWD.xData.sum([2,4,7])); //13
webData.xData.author = "Carolyn"; //子类添加属性
webData.xData.purpose = "一维数据分析";
webData.xData.mean = function(arr){ //子类添加求平均数方法
return arr.reduce((a, b) => a + b)/arr.length;
};
webData.xyData = {}; //添加一维数据分析子类
webData.xyData.purpose = "二维数据分析";
//对象实例继承了动态添加的方法
console.log(myWD.xData.mean([2,4,6])); //4
console.log(myWD.xyData.purpose); //二维数据分析
上面代码涉及到JSON结构对象构建webData统计数据处理类、类或子类方法、属性动态添加、引用等。参考这些实例代码，我们可以为一维数据处理子类添加更多方法。
为了简化代码，webData统计数据处理类简化如下：
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
随着数据处理类和方法的统计，webData类的动态添加代码可以整合到一起存储为webData.js基本文件，这些js文件加载到网页中可供不同用户调用。
等差数列是指从第二项起，每一项与它的前一项的差等于同一个常数的一种数列。
通项公式为：
\[a_n = a_1+(n-1)\times d\qquad (n=1,2,\cdots)\]式中，\(a_n\)为通项（第n项）、\(a_1\)为初始值、\(d\)为等差。
【等差数列样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {}; //建立数据生成器子类
//==========================================
//等差序列函数：dseq(len, sta=0, step=1)
//函数参数说明：[len:样本数量，sta:初始值，step:等差]
//------------------------------------------
webData.xData.creator.dseq = function(len, sta=0, step=1){
return Array.from({length:len},(v,i)=>step*i+sta);
};
console.log(myWD.xData.creator.dseq(5, 1, 4));
console.log(myWD.xData.creator.dseq(5));
等比数列是指从第二项起，每一项与它的前一项的比值等于同一个常数的一种数列。这个常数叫做等比数列的公比，公比通常用字母\(q\)表示\((q≠0)\)，等比数列第一项\(a1≠0\)。注意，\(q=1\)时，通项\(a_n\)为常数列。
通项公式为：
\[a_n = a_1\times q^{(n-1)}\qquad (n=1,2,\cdots)\]【等比数列样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {};
//==========================================
//等比序列函数：gseq(len, sta=1, step=2)
//函数参数说明：[len:样本数量，sta:初始值，q:等比]
//------------------------------------------
webData.xData.creator.gseq = function(len, sta=1, q=2){
return Array.from({length:len},(v,i)=>sta*Math.pow(q,i));
};
console.log(myWD.xData.creator.gseq(5, 1, 0.5));
console.log(myWD.xData.creator.gseq(5));
素数，又称质数，是指在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。
【判别和生成素数代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
//判别一个自然数是否为素数
webData.xData.IS = {}; //建立判别子类
//======================================
//素数判别函数：prime(len, sta=1, step=2)
//函数参数说明：[n:自然数]
//--------------------------------------
webData.xData.IS.prime = function(n){
if (n==1) {return false;}
if (n==2) {return true;}
if (n>2) {
if (n%2===0) {
return false;
} else {
let arr = Array.from({length:n}, (v, i) => i);
arr.splice(0,3);
arr = arr.some((v) => {return n%v===0;})
return !arr;
}
}
};
console.log(myWD.xData.IS.prime(29))
//获得两个有序正整数间的素数
webData.xData.creator = {};
//=======================================
//素数生成函数：getPrime(m, n)
//函数参数说明：[m:下限自然数, n:上限自然数]
//---------------------------------------
webData.xData.creator.getPrime = function(m,n){
let arr = Array.from({length:n}, (v, i) => i+1);
arr.splice(0,m-1);
arr = arr.filter((v) => {return myWD.xData.IS.prime(v);})
return arr;
}
console.log(myWD.xData.creator.getPrime(1,100))
斐波那契数列(Fibonacci sequence)，又称黄金分割数列、因数学家列昂纳多·斐波那契（Leonardoda Fibonacci）以兔子繁殖为例子而引入，故又称为“兔子数列”。
通项公式为：
\[F(1)=1,\quad F(2)=1,\quad F(n)=F(n-1)+F(n-2)\qquad (n=3,4,\cdots)\]【斐波那契数列样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {};
//生成n项斐波那契数列
//=======================================
//n项生成函数：fseq1(n)
//函数参数说明：[n:大于2的自然数]
//---------------------------------------
webData.xData.creator.fseq1 = function(n){
let arr = [1,1];
arr = Array.from({length:n-2}, (v, i) => arr[i+2]=arr[i]+arr[i+1]);
arr.unshift(1,1);
return arr
}
console.log(myWD.xData.creator.fseq1(9))
//生成小于v的斐波那契数列项
//=============================
//n项小于v的函数：fseq2(v)
//函数参数说明：[v:大于2的自然数]
//-----------------------------
webData.xData.creator.fseq2 = function(v){
let arr = [1,1];
let i = 1;
while (arr[i]v) {arr.pop();}
return arr
}
console.log(myWD.xData.creator.fseq2(14))
均匀分布（Uniform Distribution）是概率统计中的重要分布之一，均匀分布也叫矩形分布，它在相同长度间隔的分布概率是等可能的。均匀分布由两个参数\(a\)和\(b\)定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常标记为为\(U(a，b)\)。
密度函数：
$$f(x)=\frac{1}{b-a}\qquad(a\le x \le b)$$分布函数：
$$F(x)=\frac{x-a}{b-a}\qquad(a\le x \le b)$$数字特征：
式中，\(a\)为下限值、\(b\)为上限值。
【均匀分布样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {}; //建立数据生成器子类
//=========================================================
//均匀分布函数：random(len, min, max, deci)
//函数参数说明：[len:数量，min:下限值，max:上限值，deci:保留小数]
//---------------------------------------------------------
webData.xData.creator.random = function(len, min=0, max=1, deci=4){
return Array.from({length:len},(v,i)=>
parseFloat(((max-min)*Math.random()+min).toFixed(deci)));
};
//模拟50个U(10,20)均匀分布样本，保留小数4位
console.log(myWD.xData.creator.random(50,10,20));
//模拟50个U(0,1)均匀分布样本，保留小数2位
console.log(myWD.xData.creator.random(50,0,1,2));
//生成模拟掷分币100次样本
console.log(myWD.xData.creator.random(100,0,1,0));
//生成模拟掷色子100次样本
console.log(myWD.xData.creator.random(100,1,6,0));
指数分布(Exponential distribution)可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。
密度函数和分布图形：
$$f(x)=\lambda{e}^{-\lambda{x}}\qquad{x>0}$$
分布函数：
$$F(x)=1-e^{-\lambda{x}}\qquad{x\ge{0}}$$数字特征：
指数分布为连续型随机变量，可通过连续型随机变量密度函数的逆函数产生连续型随机变量样本。逆函数：
$$X=G(r)=-\frac{1}{\lambda}ln(r)$$式中\(X\)服从指数分布、\(r\)为\((0,1)\)区间的随机数、\(\lambda\)为指数分布的率参数(rate parameter)，即每单位时间内发生某事件的次数。
【指数分布样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {};
//==============================================
//指数分布：exponential(len, rate, deci)
//参数说明：[len:数量，rate:参数，deci:保留小数]
//----------------------------------------------
webData.xData.creator.exponential = function(len, rate=1, deci=4){
return Array.from({length:len},(v,i)=>
Math.round((-1/rate)*Math.log(Math.random())*Math.pow(10,deci))/Math.pow(10,deci)
)};
console.log(myWD.xData.creator.exponential(10, 0.5));
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
密度函数和分布图形：
数字特征：
【正态分布样例代码】
console.clear();
var webData = {xData:{}}
var myWD = Object.create(webData);
webData.xData.creator = {};
webData.xData.creator.normal = function(len, mean=0, std=1, deci=4){
let obj = {
handle: function(v){
return parseFloat((std*(v-6)+mean).toFixed(deci));
}
}
let arr = Array.from(
Array.from({length:len}, (v, x) =>
(Array.from({length:12}, (v, i) =>
Math.random()).reduce((a, b) => a + b))),
function (x){return this.handle(x)},
obj
)
return arr;
}
console.log(webData.xData.creator.normal(1000, 50, 5, 0));
未完待续...
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