答: 在這里我的思路是利用Python函數(shù)同時(shí)接受多個(gè)參數(shù)，然后在函數(shù)的內(nèi)部，它的功能是返回各輸入?yún)?shù)對(duì)應(yīng)的乘積。如下所示，可以使用*nums作為輸入?yún)?shù)以同時(shí)接受多個(gè)參數(shù)。對(duì)應(yīng)代碼如下所示:
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本次例子是對(duì)1,3,5,7和9進(jìn)行累乘，本次的結(jié)果為945，如下所示，計(jì)算正確。
同樣地，我們也可以使用其他例子進(jìn)行測(cè)試，也可以得到正確的結(jié)果。
代碼如下：
#coding=utf-8
n?=?int(input('請(qǐng)輸入一個(gè)正整數(shù)：'))
num?=?1
for?i?in?range(1,?n?+?1):
num?=?num?*?i
print('結(jié)果：',?num)
運(yùn)行結(jié)果：
有些Python小白對(duì)numpy中的常見(jiàn)函數(shù)不太了解，今天小編就整理出來(lái)分享給大家。
Numpy是Python的一個(gè)科學(xué)計(jì)算的庫(kù)，提供了矩陣運(yùn)算的功能，其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實(shí)，list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式，不過(guò)numpy為我們提供了更多的函數(shù)。
數(shù)組常用函數(shù)
1.where()按條件返回?cái)?shù)組的索引值
2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個(gè)在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組，元素個(gè)數(shù)為N個(gè)
4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回?cái)?shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組
6.sign(a)返回?cái)?shù)組a的每個(gè)元素的正負(fù)符號(hào)
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對(duì)應(yīng)元素結(jié)果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改變數(shù)組維度
a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組
a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a
數(shù)組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合
數(shù)組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個(gè)數(shù)組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個(gè)數(shù)組
數(shù)組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m
2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組
數(shù)組屬性
1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型
2.a.shape數(shù)組a的維度
3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)
4.a.size數(shù)組a所含元素的總個(gè)數(shù)
5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)
6.a.nbytes整個(gè)數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型
數(shù)組計(jì)算
1.average(a,weights=v)對(duì)數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)行加權(quán)平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差
3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)
6.a.diagonal()查看矩陣a對(duì)角線上的元素7.a.trace()計(jì)算矩陣a的跡，即對(duì)角線元素之和
以上就是numpy中的常見(jiàn)函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。
import?math
def?multi(a,b):
return?a*b
if?__name__=="__main__":
a,b,c=map(int,input().split())?#一行輸入用空格分割
print(multi(multi(a,b),c))
#?-*-?coding:utf-8?-*-
#py3
'''
用高級(jí)函數(shù)reduce()
'''
from?functools?import?reduce
lis=[1,2,3,4,5]
r=reduce(lambda?x,y:x*y,lis)#對(duì)序列l(wèi)is中元素逐項(xiàng)相乘lambda用法請(qǐng)自行度娘
print(r)
reduce把一個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)序列[x1, x2, x3, ...]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算，其效果就是：
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方說(shuō)對(duì)一個(gè)序列求和，就可以用reduce實(shí)現(xiàn),比如：
from?functools?import?reduce
def?add(x,y):
return?x+y
reduce(add,[1,2,3])
#結(jié)果是6
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