Python編寫一個(gè)函數(shù),求1*2*3*4...*n的乘積,編寫主程序,從鍵盤輸入一個(gè)整數(shù),并

代碼如下：

成都創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為數(shù)千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為城東企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)，城東網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有10年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。

#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：

python返回所有參數(shù)的乘積

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:

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。

python編寫計(jì)算兩個(gè)數(shù)的乘積函數(shù),利用這個(gè)函數(shù)求從鍵盤輸入的三個(gè)數(shù)的乘積

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))

python：如何將列表中的所有項(xiàng)相乘

#?-*-?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

Python基礎(chǔ) numpy中的常見(jiàn)函數(shù)有哪些

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。

當(dāng)前標(biāo)題：python的乘積函數(shù),Python乘積
文章網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article24/dsgecje.html

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