Fakultät ist ein arithmetisches Symbol, das 1808 von Christian Kramp (1760-1826) erfunden wurde. Es ist ein mathematischer Begriff. Die Fakultät einer positiven ganzen Zahl ist das Produkt aller positiven ganzen Zahlen, die kleiner oder gleich dieser Zahl sind, und die Fakultät von 0 ist 1. Die Fakultät einer natürlichen Zahl n wird mit n! geschrieben.
Sehen wir uns an, wie man mit Python die Fakultät von n berechnet:
Die erste: Verwenden Sie das Functools-Tool zur Verarbeitung
import functools result = (lambda k: functools.reduce(int.__mul__, range(1, k + 1), 1))(5) print(result)```
Die zweite: gewöhnlich Schleifen
x = 1 y = int(input("请输入要计算的数:")) for i in range(1, y + 1): x = x * i print(x)
Der dritte Weg: Rekursion verwenden
def func(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return (n * func(n - 1)) a = func(5) print(a)
Empfohlen: "python Tutorial"
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython findet die Fakultät von n. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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