本題要求編寫程序,計(jì)算N的階乘。

在網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站過(guò)程中,需要針對(duì)客戶的行業(yè)特點(diǎn)、產(chǎn)品特性、目標(biāo)受眾和市場(chǎng)情況進(jìn)行定位分析,以確定網(wǎng)站的風(fēng)格、色彩、版式、交互等方面的設(shè)計(jì)方向。創(chuàng)新互聯(lián)公司還需要根據(jù)客戶的需求進(jìn)行功能模塊的開發(fā)和設(shè)計(jì),包括內(nèi)容管理、前臺(tái)展示、用戶權(quán)限管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和安全保護(hù)等功能。
輸入格式:
輸入在一行中給出一個(gè)正整數(shù) N。
輸出格式:
在一行中按照“product = F”的格式輸出階乘的值F,請(qǐng)注意等號(hào)的左右各有一個(gè)空格。題目保證計(jì)算結(jié)果不超過(guò)雙精度范圍。
輸入樣例:
輸出樣例:
有階乘函數(shù):
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)
雙階乘是一個(gè)數(shù)學(xué)概念,用n!!表示。正整數(shù)的雙階乘表示不超過(guò)這個(gè)正整數(shù)且與它有相同奇偶性的所有正整數(shù)乘積。
當(dāng)n是自然數(shù)時(shí),表示不超過(guò)n且與n有相同奇偶性的所有正整數(shù)的乘積。如:
示例:
3!!=1×3=3
5!!=1×3×5=15
6!!=2×4×6=48
8!!=2× 4×6×8=384
另0!!=1!!=1
擴(kuò)展資料:
雙階乘中當(dāng)n是負(fù)奇數(shù)時(shí),根據(jù)遞推公式(n-2)!!×n=n!!,可知n!!的絕對(duì)值等于絕對(duì)值小于它的絕對(duì)值的所有負(fù)奇數(shù)的絕對(duì)值積的倒數(shù),且正負(fù)交替出現(xiàn)。如:
示例:
(-5)!!=1/(|-1| × |-3|)=1/3
(-7)!!=-1/(|-1| × |-3| × |-5|)=-1/15
(-9)!!=1/(|-1| × |-3| × |-5| × |-7|)=1/105
另(-1)!!=1
當(dāng)n是負(fù)偶數(shù)時(shí),由遞推公式知(-2)!!=0!!/0無(wú)意義,故當(dāng)n是負(fù)偶數(shù)時(shí),n!!不存在。
拓展階乘到純復(fù)數(shù):
正實(shí)數(shù)階乘: n!=│n│!=n(n-1)(n-2)....(1+x).x!=(i^4m).│n│!
負(fù)實(shí)數(shù)階乘: (-n)!=cos(mπ)│n│!=(i^2m)..n(n-1)(n-2)....(1+x).x!
參考資料來(lái)源:百度百科-雙階乘
如果你想在 Python 中通過(guò)函數(shù)求出 s=a!+b!+c!,你可以使用遞歸函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
首先,你需要定義一個(gè)函數(shù)來(lái)計(jì)算階乘,代碼如下:
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
這個(gè)函數(shù)使用了遞歸的思想,在 n 等于 1 時(shí)返回 1,否則返回 n * (n-1)!。
然后,你可以定義另一個(gè)函數(shù)來(lái)計(jì)算 s=a!+b!+c!,代碼如下:
def sum_factorials(a, b, c):
return factorial(a) + factorial(b) + factorial(c)
這個(gè)函數(shù)調(diào)用了 factorial 函數(shù)來(lái)計(jì)算 a!、b! 和 c!,然后將它們相加得到最終的結(jié)果。
你可以使用這兩個(gè)函數(shù)來(lái)計(jì)算任意的 a、b 和 c 的階乘和,例如:
s = sum_factorials(3, 4, 5)
print(s) # Output: 150
希望這些內(nèi)容能幫助你實(shí)現(xiàn)需求。
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中pow()函數(shù)返回xy(x的y次方)的值。
以下是math模塊pow()方法的語(yǔ)法:importmath
math.pow(x,y)
內(nèi)置的pow()方法pow(x,y[,z])
函數(shù)是計(jì)算x的y次方,如果z在存在,則再對(duì)結(jié)果進(jìn)行取模,其結(jié)果等效于pow(x,y)%z
注意:pow()通過(guò)內(nèi)置的方法直接調(diào)用,內(nèi)置方法會(huì)把參數(shù)作為整型,而math模塊則會(huì)把參數(shù)轉(zhuǎn)換為float。
x--數(shù)值表達(dá)式。y--數(shù)值表達(dá)式。z--數(shù)值表達(dá)式。
返回值
返回xy(x的y次方)的值。
網(wǎng)站標(biāo)題:python雙階乘函數(shù) python階乘算法
鏈接URL:http://chinadenli.net/article2/hghsic.html
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