def recursion(n):
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if n==1:
return 1
else:
return n*recursion(n-1)
list=[]
#定义一个空的列表，将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表
print("将1-10的阶乘写入列表，使用sum函数求和") #显示效果明显
for i in range(1,11):
list.append(recursion(i))# 将调用递归函数生成的阶乘值追加到列表
print(sum(list)) #列表求和
sum_0=0
#显示效果明显,center(80,"*")标题放置位置
print("for循环直接调用递归函数求和".center(80,"*"))
for i in range(1,11):
sum_0 +=recursion(i)
print(sum_0)
这是1-10的阶乘求和，你可以参考下！
输出的结果
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。
def little_than_50(x):
if x = 50:
return True
else:
return False
def calculate_factorial(x):
if x = 1:
return 1
else:
return x*calculate_factorial(x-1)
while True:
n = int(input("Input a number for calculating factorial:"))
if little_than_50(n):
break
else:
print("{} is out of range,please input again!".format(n))
print("The factorial of {} is {}".format(n, calculate_factorial(n)))
有阶乘函数:
improt numpy
print numpy.math.factorial(3)
python 自带的标准库也有阶乘函数
import math
print math.factorial(3)
