Metadata-Version: 2.5
Name: math_stats_tools
Version: 0.1.0
Summary: แพ็กเกจสำหรับการคำนวณทฤษฎีจำนวนและเครื่องมือทางสถิติเบื้องต้น
Project-URL: Homepage, https://github.com/yourusername/math_stats_tools
Project-URL: Documentation, https://github.com/yourusername/math_stats_tools#readme
Project-URL: Repository, https://github.com/yourusername/math_stats_tools.git
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/yourusername/math_stats_tools/issues
Author-email: wongsakorn wongkaew <wongsakronwongkeaw@gmail.com>
License: MIT
License-File: LICENSE
Keywords: gcd,lcm,math,mean,median,number-theory,prime,statistics
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown

# Math & Stats Tools (My-package)

ตัวอย่าง Python Package มาตรฐาน PEP 517/621 สำหรับคำนวณด้านทฤษฎีจำนวนและสถิติเบื้องต้น

## การใช้งาน
```python
import my_package as pkg

# ==========================================
# 1. ทดสอบฟังก์ชันด้านทฤษฎีจำนวน (Number Theory)
# ==========================================
print("=== Number Theory Functions ===")

# ตรวจสอบจำนวนเฉพาะ
print("is_prime(17):", pkg.is_prime(17))
print("is_prime(20):", pkg.is_prime(20))

# หา ห.ร.ม. และ ค.ร.น.
print("gcd(48, 18):", pkg.gcd(48, 18))
print("lcm(4, 6):", pkg.lcm(4, 6))

# คำนวณ แฟกทอเรียล (5!)
print("factorial(5):", pkg.factorial(5))

# ตรวจสอบจำนวนสมบูรณ์
print("is_perfect_number(28):", pkg.is_perfect_number(28))
print("is_perfect_number(10):", pkg.is_perfect_number(10))


# ==========================================
# 2. ทดสอบฟังก์ชันด้านสถิติ (Statistics)
# ==========================================
print("\n=== Statistics Functions ===")

sample_data = [2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9]

# คำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิต
print("mean:", pkg.mean(sample_data))

# คำนวณค่ามัธยฐาน
print("median:", pkg.median(sample_data)) 

# คำนวณฐานนิยม (คืนค่าเป็น list)
print("mode:", pkg.mode(sample_data))   

# คำนวณความแปรปรวนแบบประชากร
print("variance:", pkg.variance(sample_data))

# คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแบบประชากร
print("std_dev:", pkg.std_dev(sample_data))