python乘法的函数,python相乘函数
用python打印九九乘法表代码
1、编写乘法表函数
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def buildMulTable():
for i in range(1, 10):
for j in range(1, i + 1):
print('{}x{}={}\t'.format(j, i, i * j), end='')
print()
buildMulTable()
2、运行结果
1x1=1
1x2=2 2x2=4
1x3=3 2x3=6 3x3=9
1x4=4 2x4=8 3x4=12 4x4=16
1x5=5 2x5=10 3x5=15 4x5=20 5x5=25
1x6=6 2x6=12 3x6=18 4x6=24 5x6=30 6x6=36
1x7=7 2x7=14 3x7=21 4x7=28 5x7=35 6x7=42 7x7=49
1x8=8 2x8=16 3x8=24 4x8=32 5x8=40 6x8=48 7x8=56 8x8=64
1x9=9 2x9=18 3x9=27 4x9=36 5x9=45 6x9=54 7x9=63 8x9=72 9x9=81
python:如何将列表中的所有项相乘
# -*- coding:utf-8 -*-
#py3
'''
用高级函数reduce()
'''
from functools import reduce
lis=[1,2,3,4,5]
r=reduce(lambda x,y:x*y,lis)#对序列lis中元素逐项相乘lambda用法请自行度娘
print(r)
reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, ...]上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算,其效果就是:
reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)
比方说对一个序列求和,就可以用reduce实现,比如:
from functools import reduce
def add(x,y):
return x+y
reduce(add,[1,2,3])
#结果是6
python九九乘法表是什么?
首先,你的语法是 Python3 的语法,但是用的是 Python2;
其实,类似这种题目,借助格式化输出会更加方便,看代码:
# -*- encoding: gbk -*-
for row in range(1, 10):
for col in range(1, row + 1):
prod = row * col
print '%d * %d = %-2d ' % (col, row, prod),
Python定义
求余运行a % b的值处于开区间[0, b)内,如果b是负数,开区间变为(b, 0]。这是一个很常见的定义方式。不过其实它依赖于整除的定义。为了让方程式:b * (a // b) + a % b = a恒真,整除运行需要向负无穷小方向取值。比如7 // 3的结果是2,而(-7) // 3的结果却是-3。这个算法与其它很多编程语言不一样,需要注意,它们的整除运算会向0的方向取值。
以上内容参考:百度百科-Python
Python,的numpy模块中有没有 阶乘函数?
有阶乘函数,Numpy中,mat必须是2维的,但是array可以是多维的(1D,2D,3D····ND). Matrix是Array的一个小的分支,包含于Array。所以matrix 拥有array的所有特性。
在numpy中matrix的主要优势是:相对简单的乘法运算符号。例如,a和b是两个matrices,那么a*b,就是矩阵积。
若a=mat([1,2,3]) 是矩阵,则 a.A 则转换成了数组,反之,a.M则转换成了矩阵。
扩展资料:
常用的Numpy运算:
取矩阵中的某一行 ss[1,:] 或该行的某两列 ss[1,0:2]
将数组转换成矩阵 randMat=mat(random.rand(4,4))
矩阵求逆 randMat.I
单位阵 eye(4)
零矩阵 zeros((x,y)) 建立x行y列的零矩阵。
最大值和最小值 a.max(),a.min() ,而a.max(0) 表示按列选取每列的最大值。最大/小元素的下标 a.argmax(),a.argmin()
#作为方法x.sum() #所有元素相加x.sum(axis=0) #按列相加x.sum(axis=1) #按行相加#作为函数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)) #按列或行求标准差ss.T或ss.transpose() #转置。
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