求階乘python方法

def recursion(n):

在乳山等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站設(shè)計(jì) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站建設(shè),成都營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè),外貿(mào)營(yíng)銷網(wǎng)站建設(shè),乳山網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

if n==1:

return 1

else:

return n*recursion(n-1)

list=[]

#定義一個(gè)空的列表，將調(diào)用遞歸函數(shù)生成的階乘值追加到列表

print("將1-10的階乘寫入列表，使用sum函數(shù)求和") #顯示效果明顯

for i in range(1,11):

list.append(recursion(i))# 將調(diào)用遞歸函數(shù)生成的階乘值追加到列表

print(sum(list)) #列表求和

sum_0=0

#顯示效果明顯,center(80,"*")標(biāo)題放置位置

print("for循環(huán)直接調(diào)用遞歸函數(shù)求和".center(80,"*"))

for i in range(1,11):

sum_0 +=recursion(i)

print(sum_0)

這是1-10的階乘求和，你可以參考下！

輸出的結(jié)果

Python,的numpy模塊中有沒有 階乘函數(shù)?

有階乘函數(shù)，Numpy中，mat必須是2維的,但是array可以是多維的（1D，2D，3D····ND）. Matrix是Array的一個(gè)小的分支，包含于Array。所以matrix 擁有array的所有特性。

在numpy中matrix的主要優(yōu)勢(shì)是：相對(duì)簡(jiǎn)單的乘法運(yùn)算符號(hào)。例如，a和b是兩個(gè)matrices，那么a*b，就是矩陣積。

若a=mat([1,2,3])?是矩陣，則 a.A 則轉(zhuǎn)換成了數(shù)組，反之，a.M則轉(zhuǎn)換成了矩陣。

擴(kuò)展資料：

常用的Numpy運(yùn)算：

取矩陣中的某一行?ss[1,:]?或該行的某兩列?ss[1,0:2]

將數(shù)組轉(zhuǎn)換成矩陣?randMat=mat(random.rand(4,4))

矩陣求逆?randMat.I

單位陣?eye(4)

零矩陣?zeros((x,y))?建立x行y列的零矩陣。

最大值和最小值?a.max(),a.min()?,而a.max(0)?表示按列選取每列的最大值。最大/小元素的下標(biāo)?a.argmax(),a.argmin()

#作為方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) ? #按列相加x.sum(axis=1) ? #按行相加#作為函數(shù)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)) ? #按列或行求標(biāo)準(zhǔn)差ss.T或ss.transpose() #轉(zhuǎn)置。

python 求階乘的四種方法

第一種：普通的for循環(huán)

第二種：reduce()函數(shù)

第三種：factorial()函數(shù)

第四種：遞歸調(diào)用