python編程簡單數值計算的程序

㈠ python 編程計算

def function(m, n):

# M必須大於N

if m <= n:

return False

# M的階乘

temp_m = 1

for x in range(1, m+1):

temp_m *= x

# n的階乘

temp_n = 1

for y in range(1, n+1):

temp_n *= y

# Mn的階乘

temp_m_n = 1

for z in range(1, m-n+1):

temp_m_n *= z

return temp_m/(temp_n*temp_m_n)

補充一下 。代碼中range要從1 開始取。

㈡ python適合在數值分析和工程方面的應用是

python適合在數值分析和工程方面的應用是：

1、雲計算：PYTHON語言算是雲計算最火的語言，典型應用OpenStack。

2、WEB前端開發python相比php uby的模塊化設計，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高、易維護，與自動化運維結合性好。

3、人工智慧應用：基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫Karas等是用python實現的。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

㈢ 編寫Python程序，計算 1～10000 之間既能被 3 整除又能被 7 整除的那些自然數之和

難道不是一行就能搞定么？

列出這些數：

print([i for i in range(1,10001) if i%3==0 and i%7==0])

入門級問題。

㈣ 用Python語言編寫簡單程序，救救孩子吧！！謝謝

# -*- coding: UTF-8 -*-
#1.編寫程序，輸入3個數，計算a,b,c的和並輸出。

a = input("請輸入a")
b = input("請輸入b")
c = input("請輸入c")

sum = float(a)+float(b)+float(c)

print("a+b+c=", sum)

#2. 編寫程序，輸入三角形的兩條直角邊（實數），計算斜邊長度並輸出，保留2位小數。
A = float(input("請輸入三角形直角邊A"))
B = float(input("請輸入三角形直角邊B"))

C = (pow(A, 2)+pow(B, 2))**0.5
print("斜邊C=", C)

㈤ Python中計算2+4+6+…+100的和，怎麼編寫程序

sum=0

for i in range(2,102,2):

sum+=i

print(sum)

㈥ Python編寫程序,實現輸入n個整數,輸出最大的,並指出是第幾個數

a=list(eval(input(「請輸入n個整數」)))
b=max(a)
c=len(a)
for i in range(1,c+1):
if a[i-1]==b:
print("最大的數是%d，是第%d個數"%（b,i）)

㈦ python簡單的編程代碼

輸入兩個數字，比較大小，然後按照大小輸出

def cmpNum():
a = input("請輸入一個數字：")
b = input("請輸入一個數字：")
if a >= b:
print(a, b)
else:
print(b, a)

cmpNum()

結果一：

請輸入一個數字：159
請輸入一個數字：456
456 159

結果二：
請輸入一個數字：9568
請輸入一個數字：1452
9568 1452

㈧ 用python編程設計一個簡單的計算器程序，要求用戶從鍵盤輸入如下形式的表達式：

用exec函數
小提示：
a=3
b=4
op='*'
exec('c=%s%s%s'%(a,op,b))
printc

㈨ Python編程常用軟體有哪些

1、終端：Upterm
Upterm簡略好用，它是一個全渠道的終端，能夠說是終端里的IDE，有著強壯的自動補全功能。
2、互動式解說器：PtPython
一個互動式的Python解說器。支持語法高亮、提示乃至是vim和emacs的鍵入模式。其實我們在課程里提供的在線終端也內置了ptPython。
3、包管理：Anaconda
能幫你裝置好許多麻煩的軟體，包括：Python環境、pip包管理東西、常用的庫、配置好環境路徑等等。用Python搞數據方面的工作，就裝置Anaconda就好了，它乃至開發了一套JIT的解說器Numba。所以Anaconda有了JIT之後，對線上科學計算功率要求比較高的東西也能夠搞了。
4、腳本引擎：QPython
QPython是一個能夠在安卓體繫上運行Python腳本引擎，整合了Python解說器、Console、編輯器和SL4A庫，在安卓設備上你照樣能夠玩轉Python。
5、編輯器：Sublime3
Sublime更新了真·無雙·三·零版別之後，有了極大的提高，而且用起來比本來還要簡略。配合裝置Anaconda或CodeIntel插件，就能夠讓Sublime具有近乎IDE的體會。Sublime的字體色彩烘托，像VSCodeAtom類的編輯器我總會覺得色彩會有點發烏、不鮮艷，就像在PS做的圖拿到瀏覽器里會不一樣，長時間看會不舒服乃至想吐
6、IPython
一個根據Python Shell的互動式解說器。它的自動補全非常好用，乃至用了它之後，很多程序員小夥伴們就不想再用自帶的Python shell啦。

㈩ python能做什麼科學計算

python做科學計算的特點：1. 科學庫很全。（推薦學習：Python視頻教程）
科學庫：numpy，scipy。作圖：matplotpb。並行：mpi4py。調試：pdb。
2. 效率高。
如果你能學好numpy（array特性，f2py），那麼你代碼執行效率不會比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那樣寫出來的程序效率就只能呵呵了。所以入門後，請一定花足夠多的時間去了解numpy的array類。
3. 易於調試。
pdb是我見過最好的調試工具，沒有之一。直接在程序斷點處給你一個截面，這只有文本解釋語言才能辦到。毫不誇張的說，你用python開發程序只要fortran的1/10時間。
4. 其他。
它豐富而且統一，不像C++的庫那麼雜（好比pnux的各種發行版），python學好numpy就可以做科學計算了。python的第三方庫很全，但是不雜。python基於類的語言特性讓它比起fortran等更加容易規模化開發。
數值分析中，龍格－庫塔法（Runge-Kutta methods）是用於非線性常微分方程的解的重要的一類隱式或顯式迭代法。這些技術由數學家卡爾·龍格和馬丁·威爾海姆·庫塔於1900年左右發明。
龍格-庫塔(Runge-Kutta)方法是一種在工程上應用廣泛的高精度單步演算法，其中包括著名的歐拉法，用於數值求解微分方程。由於此演算法精度高，採取措施對誤差進行抑制，所以其實現原理也較復雜。
高斯積分是在概率論和連續傅里葉變換等的統一化等計算中有廣泛的應用。在誤差函數的定義中它也出現。雖然誤差函數沒有初等函數，但是高斯積分可以通過微積分學的手段解析求解。高斯積分（Gaussian integral），有時也被稱為概率積分，是高斯函數的積分。它是依德國數學家兼物理學家卡爾·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。
洛倫茨吸引子及其導出的方程組是由愛德華·諾頓·洛倫茨於1963年發表，最初是發表在《大氣科學雜志》（Journal of the Atmospheric Sciences）雜志的論文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的，是由大氣方程中出現的對流卷方程簡化得到的。
這一洛倫茨模型不只對非線性數學有重要性，對於氣候和天氣預報來說也有著重要的含義。行星和恆星大氣可能會表現出多種不同的准周期狀態，這些准周期狀態雖然是完全確定的，但卻容易發生突變，看起來似乎是隨機變化的，而模型對此現象有明確的表述。
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