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python定义阶乘函数 python定义求阶乘的函数

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python补充函数fun求出n!并将结果返回主函数下面是 Python 中一个函数python定义阶乘函数的示例python定义阶乘函数，该函数计算给定数字的阶乘并返回结果：n
要使用此函数，您可以从 main 函数调用它，并将 的值作为参数传入 。例如：n
此代码将打印 5 的阶乘 ， 即 120 。
用python求1! 2! 3! 4! 5!的程序以下提供两种方法 供参考python定义阶乘函数，第一种方式为自己构造求阶乘python定义阶乘函数的函数python定义阶乘函数 ， 第二种则直接使用了Python标准库，代码如下python定义阶乘函数：
一、
自己构造阶乘函数
from functools import reduce
def factorial(n):
l = range(1,n+1)
result = reduce(lambda x,y:x*y,l)
return result
for i in range(1,6): print('{}! = {}'.format(i, factorial(i)))
二、
Python标准库
from math import factorial
for i in range(1,6):
print("{}! = {}".format(i,factorial(i)))
两段程序输出一样 ， 如下：
python里怎么求n的阶乘解法1
数组解法牛 。
首先定义一个ns数组用来存储n!的各个位数上的数值 ， 利用for循环给ns加入10000个0值，以方便后面直接根据index对数组进行操作 。
然后定义length作为 “数组的长度”（有真实数值的而非自动添加的0） 也即n!的结果的位数 。
之后也必须用到for循环进行累乘 ， 但跟解法一的直接累乘不同，这里是乘数(即i)跟各个位上的数分别相乘，若结果大于等于10则carry0即向前进一位数值为carry ， 若j循环结束后carry0则说明需要在当前ns的“长度”上进一位，所以length+1即位数+1，这里carry起的就是判断是否进位的作用，而length则代表着结果的位数 。
n= int(input())
ns = [0 for i in range(10000) ]
n= int(input())
ns = [0 for i in range(10000) ]
length = 1
ns[0] = length = 1
if n=2:
#for i in range(2,n+1):
##carry = 0
##for j in range(length):
###temp = ns[j] * i + carry
###carry = int(temp/10)
###ns[j] = temp % 10
##while carry0:
###ns[length] += carry%10
###length+=1
###carry = int(carry/10)
while length0:
【python定义阶乘函数 python定义求阶乘的函数】#length -=1
#print(ns[length],end='')
把# 替换为空格就可以运行 。
如输入1000 ， 计算1000！
解法2
print()
m=int(input("计算m！，请输入整数m："))
import math
a=sum([math.log10(i) for i in range(1,m+1)])
b=int(a)
c=a-b
print(f'{m}!={10**c}*10^{b}')
Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?有阶乘函数，Numpy中 ， mat必须是2维的,但是array可以是多维的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array 。所以matrix 拥有array的所有特性 。
在numpy中matrix的主要优势是：相对简单的乘法运算符号 。例如，a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积 。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵，则 a.A 则转换成了数组，反之，a.M则转换成了矩阵 。
扩展资料：
常用的Numpy运算：
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵 。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值 。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0)#按列相加x.sum(axis=1)#按行相加#作为函数sum(a,axis=0)ss.mean()
mean(a,axis=0(或1))#按列或行求均值var(a)var(a,axis=0(或1))#按列或行求方差 。

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