python计算任一函数 python函数计算任意个数的乘积

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python里面有哪些自带函数？

python系统提供了下面常用的函数：

1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；

2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；

3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；

4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

相关问答

Q1: 用python求1! 2! 3! 4! 5!的程序

以下提供两种方法供参考，第一种方式为自己构造求阶乘的函数，第二种则直接使用了Python标准库，代码如下：

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：

Q2: 如何用python编一个函数，对输入的任意多个数进行求平均值。任意多个数！

lst ＝［］＃定义一个空列表

str ＝ raw＿input（＂请输入数值，用空格隔开：＂）

lst1 = str.split(" ")#lst1用来存储输入的字符串，用空格分割

i ＝ 0

while i = len(lst1)+1:

lst．append（int（lst1．pop（）））＃将lst1的数据转换为整型并赋值给lst

i ＋＝ 1

＃print（lst）

def sum（list）：

＂对列表的数值求和＂

s ＝ 0

for x in list：

s ＋＝ x

return s

def average（list）：

＂对列表数据求平均值＂

avg ＝ 0

avg ＝ sum（list）／（len（list）＊1．0）＃调用sum函数求和

return avg

print（＂avg ＝％f＂％average（lst））

扩展资料：

for循环小括号里第一个“;”号前为一个为不参与循环的单次表达式，其可作为某一变量的初始化赋值语句, 用来给循环控制变量赋初值；也可用来计算其它与for循环无关但先于循环部分处理的一个表达式。

执行的中间循环体可以为一个语句，也可以为多个语句，当中间循环体只有一个语句时，其大括号{}可以省略，执行完中间循环体后接着执行末尾循环体。

执行末尾循环体后将再次进行条件判断，若条件还成立，则继续重复上述循环，当条件不成立时则跳出当下for循环。

Q3: python编写函数计算任意字符串出现次数

python本身就有一个count（）函数可以用来统计字符串中单个字母出现次数

def fun(s):

count = string.count('a')

return count

string = input('请输入字符串python计算任一函数：')

a = input('请输入python计算任一函数你要查找python计算任一函数的字符python计算任一函数：')

print(fun(a))

Q4: Python科学计算——任意波形拟合

任意波形的生成 (geneartion of arbitrary waveform) 在商业python计算任一函数，军事等领域都有着重要的应用，诸如空间光通信 (free-space optics communication)，高速信号处理 (high-speed signal processing)，雷达 (radar) 等。在任意波形生成后，如何评估生成的任意波形成为另外一个重要的话题。

假设有一组实验数据，已知他们之间的函数关系python计算任一函数：y=f(x)，通过这些信息，需要确定函数中的一些参数项。例如，f 是一个线型函数 f(x)=k*x+b，那么参数 k 和 b 就是需要确定的值。如果这些参数用 p 表示的话，那么就需要找到一组 p 值使得如下公式中的 S 函数最小python计算任一函数：

这种算法被称之为最小二乘拟合 (least-square fitting)。scipy 中的子函数库 optimize 已经提供实现最小二乘拟合算法的函数 leastsq 。下面是 leastsq 函数导入的方式：

scipy.optimize.leastsq 使用方法

在 Python科学计算——Numpy.genfromtxt 一文中，使用 numpy.genfromtxt 对数字示波器采集的三角波数据导入进行python计算任一函数了介绍，今天，就以 4GHz三角波波形的拟合为案例介绍任意波形的拟合方法。

在 Python科学计算——如何构建模型？一文中，讨论了如何构建三角波模型。在标准三角波波形的基础上添加了横向，纵向的平移和伸缩特征参数，最后添加了噪声参数模拟了三角波幅度参差不齐的随机性特征。但在波形拟合时，并不是所有的特征参数都要纳入考量，例如，噪声参数应是波形生成系统的固有特征，正因为它的存在使得产生的波形存在瑕疵，因此，在进行波形拟合并评估时，不应将噪声参数纳入考量，最终模型如下：

在调用 scipy.optimize.leastsq 函数时，需要构建误差函数：

有时候，为了使图片有更好的效果，需要对数据进行一些处理：

leastsq 调用方式如下：

合理的设置 p0 可以减少程序运行时间，因此，可以在运行一次程序后，用拟合后的相应数据对 p0 进行修正。

在对波形进行拟合后，调用 pylab 对拟合前后的数据进行可视化：

均方根误差 (root mean square error) 是一个很好的评判标准，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。

RMSE 用程序实现如下：

拟合效果，模型参数输出：

leastsq 函数适用于任何波形的拟合，下面就来介绍一些常用的其他波形：

Q5: Python：map函数用法详解

一个简单的例子：将一个list中所有元素平方，常规的做法如下图所示，虽然实现了这个功能，但并没有给人一目了然的感觉。若换成map来实现，则会好很多。

1、map函数介绍及其简单使用

上述用一个简单的例子演示的map函数的用法及其优势，下面将详细介绍map函数的用法：map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每一个元素，并把结果作为新的Iterable返回。其语法格式为：

map(function，iterable...)

function---函数名

iterable---一个或多个序列

map作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，我们可以用这种方式计算任意复杂的函数，再比如，把一个list的所有数据转为string类型：

再举一个小例子，对list中的各个元素开方，一步到位：