python乘法的函数,python相乘函数

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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, i + 1):

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

相关问答

Q1: python：如何将列表中的所有项相乘

# -*- coding:utf-8 -*-

#py3

'''

用高级函数reduce()

'''

from functools import reduce

lis=[1,2,3,4,5]

r=reduce(lambda x,y:x*y,lis)#对序列lis中元素逐项相乘lambda用法请自行度娘

print(r)

reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个序列求和，就可以用reduce实现,比如：

from functools import reduce

def add(x,y):

return x+y

reduce(add,[1,2,3])

#结果是6

Q2: python九九乘法表是什么？

首先，你的语法是 Python3 的语法，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：

# -*- encoding: gbk -*-

for row in range(1, 10):

for col in range(1, row + 1):

prod = row * col

print '%d * %d = %-2d ' % (col, row, prod),

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

Q3: 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。