python阶乘的函数 python阶乘函数factorial

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python阶乘的函数了Python标准库，代码如下python阶乘的函数：

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：

相关问答

Q1: Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?

有阶乘函数python阶乘的函数，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python阶乘的函数：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python阶乘的函数了数组，反之，a.M则转换成python阶乘的函数了矩阵。

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。

Q2: python中n的阶乘的算法？

1 math.factorial(x)

用python计算n的阶乘的方法！（含示例代码）

2. reduce函数

用python计算n的阶乘的方法！（含示例代码）

3. 递归实现

Q3: 求阶乘python方法

def recursion(n):

if n==1:

return 1

else:

return n*recursion(n-1)

list=[]

#定义一个空的列表，将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表

print("将1-10的阶乘写入列表，使用sum函数求和") #显示效果明显

for i in range(1,11):

list.append(recursion(i))# 将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表

print(sum(list)) #列表求和

sum_0=0

#显示效果明显,center(80,"*")标题放置位置

print("for循环直接调用递归函数求和".center(80,"*"))

for i in range(1,11):

sum_0 +=recursion(i)

print(sum_0)

这是1-10的阶乘求和，你可以参考下！

输出的结果

Q4: python没有自己算阶乘的函数吗

有阶乘函数:

improt numpy

print numpy.math.factorial(3)

python 自带的标准库也有阶乘函数

import math

print math.factorial(3)

Q5: python 求阶乘的四种方法

第一种：普通的for循环

第二种：reduce()函数

第三种：factorial()函数

第四种：递归调用

关于python阶乘的函数和python阶乘函数factorial的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。