python乘法函数 python 乘法表 函数

用python打印九九乘法表代码

1、编写乘法表函数

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九九乘法表是什么？

首先python乘法函数，你python乘法函数的语法是 Python3 的语法python乘法函数，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python乘法函数：

# -*- 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),

print

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中九九乘法表怎么打

1、使用for-for

#九九乘法表

for i in range(1.10)

for j in range(1.i+1):

print('{}x{}={}\t'.format(j,i,i*j),end='')

print()

2、while-while

# 九九乘法表

i = 1

while i = 9:

j = 1

while(j = i): #j的大小是由i来控制的

print('%d*%d=%-3d' %(i, j, i*j),end='\t' )

j += 1

print('')

i += 1

3、while-for

i = 1

while(i =9):

for j in range (1.i+1): #range()函数左闭右开

print('%d*%d=%-3d'%(i,j,i*j),end='')

i += 1

print()

4、for-while

for i in range(1.10):

j = 0

while j i:

j += 1

print("%d*%d=%-3d"%(i,j,i*j),end='')

print()

5、定义一个变量a

a = [1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9]

for i in a:

j = 1

while j = i:

print('%d*%d=%-3d'%(i,j,i*j),end='\t')

# %-3d 是控制输出结果占据3位，且从左面开始对齐

j += 1

print()

6、使用1行语句

print('\n' .join([' '.join(["%2s x%2s = %2s" % (j, i, i*j)for j in range(1. i+1)])for i in range(1. 10)]))

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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