python乘法函数 python 乘法表 函数

用python打印九九乘法表代码1、编写乘法表函数
def buildMulTable():
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i1):
print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i * j), end='')
print()
buildMulTable()
2、运行结果
1x1=1
1x2=2 2x2=4
1x3=3 2x3=6 3x3=9
1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
python九九乘法表是什么?首先python乘法函数 , 你python乘法函数的语法是 Python3 的语法python乘法函数 , 但是用的是 Python2;
其实,类似这种题目,借助格式化输出会更加方便 , 看代码python乘法函数:
# -*- encoding: gbk -*-
【python乘法函数 python 乘法表 函数】for row in range(1, 10):
for col in range(1, row1):
prod = row * col
print '%d * %d = %-2d ' % (col, row, prod),
print
Python定义
求余运行a % b的值处于开区间[0, b)内,如果b是负数,开区间变为(b, 0] 。这是一个很常见的定义方式 。不过其实它依赖于整除的定义 。为了让方程式:b * (a // b)a % b = a恒真,整除运行需要向负无穷小方向取值 。比如7 // 3的结果是2,而(-7) // 3的结果却是-3 。这个算法与其它很多编程语言不一样,需要注意,它们的整除运算会向0的方向取值 。
以上内容参考:百度百科-Python
python中九九乘法表怎么打1、使用for-for
#九九乘法表
for i in range(1.10)
for j in range(1.i 1):
print('{}x{}={}\t'.format(j,i,i*j),end='')
print()
2、while-while
# 九九乘法表
i = 1
while i = 9:
j = 1
while(j = i): #j的大小是由i来控制的
print('%d*%d=%-3d' %(i, j, i*j),end='\t' )
j= 1
print('')
i= 1
3、while-for
i = 1
while(i =9):
for j in range (1.i 1): #range()函数左闭右开
print('%d*%d=%-3d'%(i,j,i*j),end='')
i= 1
print()
4、for-while
for i in range(1.10):
j = 0
while ji:
j= 1
print("%d*%d=%-3d"%(i,j,i*j),end='')
print()
5、定义一个变量a
a = [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9]
for i in a:
j = 1
while j = i:
print('%d*%d=%-3d'%(i,j,i*j),end='\t')
# %-3d 是控制输出结果占据3位,且从左面开始对齐
j= 1
print()
6、使用1行语句
print('\n' .join([' '.join(["%2s x%2s = %2s" % (j, i, i*j)for j in range(1. i 1)])for i in range(1. 10)]))
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 。
std(a)std(a,axis=0(或1))#按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置 。
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