Flutter功能未定义插件normal的使用

normal 是一个用于处理正态概率分布的简单库。本文将详细介绍如何在 Flutter 项目中使用 normal 插件，并提供一个完整的示例代码。

使用方法

1. 添加依赖

首先，在你的 pubspec.yaml 文件中添加 normal 依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  normal: ^1.0.0  # 请根据实际情况选择最新版本

然后运行 flutter pub get 命令来安装依赖。

2. 导入库

在你的 Dart 文件中导入 normal 库：

import 'package:normal/normal.dart';

3. 使用示例

以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用 normal 库中的各种功能：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:normal/normal.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Normal Distribution Example'),
        ),
        body: Padding(
          padding: const EdgeInsets.all(16.0),
          child: Column(
            crossAxisAlignment: CrossAxisAlignment.start,
            children: [
              Text('Probability Density Function (PDF)'),
              ...pdfExample(),
              SizedBox(height: 20),
              Text('Cumulative Density Function (CDF)'),
              ...cdfExample(),
              SizedBox(height: 20),
              Text('Quantile Function (Inverse CDF)'),
              ...quantileExample(),
              SizedBox(height: 20),
              Text('Generate Random Numbers'),
              ...generateExample(),
            ],
          ),
        ),
      ),
    );
  }

  List<Widget> pdfExample() {
    final d = Normal();
    final xs = [for (var i = 0; i < 14; i++) (i - 6) / 2];
    return xs.map((x) {
      final p = d.pdf(x);
      return Text('${x.toString().padLeft(4)} |${' ' * (p * 30).round()}:${p.toStringAsFixed(4)}');
    }).toList();
  }

  List<Widget> cdfExample() {
    final d = Normal();
    final xs = [for (var i = 0; i < 14; i++) (i - 6) / 2];
    return xs.map((x) {
      final p = d.cdf(x);
      return Text('${x.toString().padLeft(4)} |${' ' * (p * 40).round()}:${p.toStringAsFixed(4)}');
    }).toList();
  }

  List<Widget> quantileExample() {
    final d = Normal();
    final ps = [for (var i = 1; i < 10; i++) i / 10.0];
    return ps.map((p) {
      final x = d.quantile(p);
      return Text('${p.toStringAsFixed(1)}\t${x.toStringAsFixed(4).padLeft(7)}');
    }).toList();
  }

  List<Widget> generateExample() {
    final d = Normal();
    final randomNumbers = d.generate(10, seed: 0);
    return randomNumbers.map((x) {
      return Text(x.toStringAsFixed(4).padLeft(7));
    }).toList();
  }
}

4. 运行应用

运行上述代码后，你将在 Flutter 应用中看到正态分布的各种计算结果，包括概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、分位数函数（Inverse CDF）以及生成的随机数。

输出示例

以下是运行上述代码后可能的输出示例：

Probability Density Function (PDF)
-3.0 |:0.0044
-2.5 | :0.0175
-2.0 |  :0.0540
-1.5 |    :0.1295
-1.0 |       :0.2420
-0.5 |           :0.3521
 0.0 |            :0.3989
 0.5 |           :0.3521
 1.0 |       :0.2420
 1.5 |    :0.1295
 2.0 |  :0.0540
 2.5 | :0.0175
 3.0 |:0.0044
 3.5 |:0.0009

Cumulative Density Function (CDF)
-3.0 |:0.0013
-2.5 |:0.0062
-2.0 | :0.0228
-1.5 |   :0.0668
-1.0 |      :0.1587
-0.5 |            :0.3085
 0.0 |                    :0.5000
 0.5 |                            :0.6915
 1.0 |                                  :0.8413
 1.5 |                                     :0.9332
 2.0 |                                       :0.9772
 2.5 |                                        :0.9938
 3.0 |                                        :0.9987
 3.5 |                                        :0.9998

Quantile Function (Inverse CDF)
0.1     -1.2817
0.2     -0.8415
0.3     -0.5240
0.4     -0.2529
0.5     -0.0000
0.6      0.2529
0.7      0.5240
0.8      0.8415
0.9      1.2817

Generate Random Numbers
 0.4679
-0.2936
 0.1079
 0.2815
 0.6585
 0.6758
 0.3304
-1.0116
 0.1754
 1.1171

特性和问题

感谢你对 normal 的兴趣。如果你在使用过程中遇到任何问题，请提交 issues。

希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。