python沒有自己算階乘的函數(shù)嗎

有階乘函數(shù):

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improt numpy

print numpy.math.factorial(3)

python 自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)也有階乘函數(shù)

import math

print math.factorial(3)

python計(jì)算n的階乘是什么？

def factorial(n):

result = n

for i in range(1,n):

? result *= i

return result

def main():

print factorial(4)

if __name__ == '__main__':

main()

階乘介紹：

基斯頓·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年發(fā)明的運(yùn)算符號(hào)，是數(shù)學(xué)術(shù)語。

一個(gè)正整數(shù)的階乘（factorial）是所有小于及等于該數(shù)的正整數(shù)的積，并且0的階乘為1。自然數(shù)n的階乘寫作n!。1808年，基斯頓·卡曼引進(jìn)這個(gè)表示法。

亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。階乘亦可以遞歸方式定義：0!=1，n!=(n-1)!×n。

python里怎么求n的階乘

解法1

數(shù)組解法牛。

首先定義一個(gè)ns數(shù)組用來存儲(chǔ)n!的各個(gè)位數(shù)上的數(shù)值，利用for循環(huán)給ns加入10000個(gè)0值，以方便后面直接根據(jù)index對(duì)數(shù)組進(jìn)行操作。

然后定義length作為 “數(shù)組的長(zhǎng)度”（有真實(shí)數(shù)值的而非自動(dòng)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(gè)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(zhǎng)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(jì)算1000！

解法2

print()

m=int(input("計(jì)算m！，請(qǐng)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^')

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。