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的一個小的分支,包含于Array。所以matrix 擁有array的所有特性。
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在numpy中matrix的主要優(yōu)勢是:相對簡單的乘法運(yùn)算符號。例如,a和b是兩個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。
1 math.factorial(x)
用python計算n的階乘的方法!(含示例代碼)
2. reduce函數(shù)
用python計算n的階乘的方法?。ê纠a)
3. 遞歸實(shí)現(xiàn)
解法1
數(shù)組解法牛。
首先定義一個ns數(shù)組用來存儲n!的各個位數(shù)上的數(shù)值,利用for循環(huán)給ns加入10000個0值,以方便后面直接根據(jù)index對數(shù)組進(jìn)行操作。
然后定義length作為 “數(shù)組的長度”(有真實(shí)數(shù)值的而非自動添加的0) 也即n!的結(jié)果的位數(shù)。
之后也必須用到for循環(huán)進(jìn)行累乘,但跟解法一的直接累乘不同,這里是乘數(shù)(即i)跟各個位上的數(shù)分別相乘,若結(jié)果大于等于10則carry0即向前進(jìn)一位數(shù)值為carry,若j循環(huán)結(jié)束后carry0則說明需要在當(dāng)前ns的“長度”上進(jìn)一位,所以length+1即位數(shù)+1,這里carry起的就是判斷是否進(jìn)位的作用,而length則代表著結(jié)果的位數(shù)。
n= int(input())
ns = [0 for i in range(10000) ]
n= int(input())
ns = [0 for i in range(10000) ]
length = 1
ns[0] = length = 1
if n=2:
#for i in range(2,n+1):
##carry = 0
##for j in range(length):
###temp = ns[j] * i + carry
###carry = int(temp/10)
###ns[j] = temp % 10
##while carry0:
###ns[length] += carry%10
###length+=1
###carry = int(carry/10)
while length0:
#length -=1
#print(ns[length],end='')
把# 替換為空格就可以運(yùn)行。
如輸入1000,計算1000!
解法2
print()
m=int(input("計算m!,請輸入整數(shù)m:"))
import math
a=sum([math.log10(i) for i in range(1,m+1)])
b=int(a)
c=a-b
print(f'{m}!={10**c}*10^')
有階乘函數(shù):
improt numpy
print numpy.math.factorial(3)
python 自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫也有階乘函數(shù)
import math
print math.factorial(3)