numpy N阶乘的计算。完成以下功自：键盘输入N的值，输出N！结果。

好的，这道题目很简单。以下是Python代码片段，可以计算任意正整数的阶乘，并输出结果：

import numpy as np

n = int(input("请输入一个正整数："))
result = np.prod(np.arange(1, n+1))
print("{}! = {}".format(n, result))

希望这能帮到你！

相关问题

利用python编写程序计算基本统计值：输入9个数据值，输出平均值、标准差和中位数。

可以使用Python中的NumPy库来计算平均值、标准差和中位数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 输入9个数据值
data = []
for i in range(9):
    num = float(input("请输入第{}个数据值：".format(i+1)))
    data.append(num)

# 计算平均值
mean = np.mean(data)
print("平均值为：", mean)

# 计算标准差
std = np.std(data)
print("标准差为：", std)

# 计算中位数
median = np.median(data)
print("中位数为：", median)

运行程序后，依次输入9个数据值，即可得到平均值、标准差和中位数的计算结果。

python计算n维欧几里得距离,在Python中计算numpy的欧几里得距离

可以使用numpy库中的`linalg.norm`函数来计算n维欧几里得距离。

具体操作如下：

import numpy as np

# 创建两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 计算欧几里得距离
dist = np.linalg.norm(a-b)

# 输出结果
print(dist)

以上代码输出结果为：

5.19615242271

其中，`a`和`b`分别表示两个n维向量，`np.linalg.norm(a-b)`表示计算向量`a`和向量`b`之间的欧几里得距离，结果保存在变量`dist`中。