使用jupyter notebook实现n！

使用Jupyter Notebook实现n的阶乘可以通过编写一个函数来实现。下面是一个示例代码：

def factorial(n):
    result = 1
    for i in range(1, n+1):
        result *= i
    return result

n = 5
print(factorial(n))

在上面的代码中，我们定义了一个名为`factorial`的函数，它接受一个参数n，并使用循环计算n的阶乘。然后我们可以调用这个函数并传入一个值来计算阶乘。在示例中，我们计算了5的阶乘并打印结果。

相关问题

怎么用jupyter notebook求“n!”

在Jupyter Notebook中计算一个数n的阶乘（记作n!）可以通过编写一个函数来实现。下面是一个简单的Python函数示例，它计算并返回给定数值的阶乘：

def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

# 你可以修改这个值来计算不同的阶乘
n = 5  # 例如计算5的阶乘
result = factorial(n)
print(f"{n}的阶乘是: {result}")

将上述代码段复制到Jupyter Notebook的单元格中，然后运行它，就会输出给定数值n的阶乘结果。在这个例子中，它会输出5的阶乘。

此外，你也可以使用Python的`math`模块中的`factorial`函数直接计算阶乘，这是一个内置函数，使用起来更为简便和高效：

import math

# 你可以修改这个值来计算不同的阶乘
n = 5  # 例如计算5的阶乘
result = math.factorial(n)
print(f"{n}的阶乘是: {result}")

jupyter notebook实现聚类分析

要在Jupyter Notebook上实现聚类分析，你可以使用scikit-learn库中的KMeans算法。首先，你需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们使用鸢尾花数据集作为示例。你可以使用以下代码导入数据集和KMeans算法：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cluster import KMeans

iris = load_iris()
model = KMeans(n_clusters=3).fit(iris.data)

这段代码将加载鸢尾花数据集，并使用KMeans算法将数据分为3个簇。你可以通过`model.labels_`查看聚类结果，每个样本都会被分配一个簇的标签。

如果你想手动实现聚类分析，你可以使用以下代码：

from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

iris = load_iris()
data = iris.data
k = 2 # 设置聚类中心
n = len(data)
dist = np.zeros(\[n,k+1\]) # 1.选中心
center = data\[:k, :\]
center_new = np.zeros(\[k, data.shape\[1\]\])

while True:
    # 2.求距离
    for i in range(n):
        for j in range(k):
            dist\[i, j\] = np.sqrt(sum((data\[i, :\] - center\[j, :\])**2))
        dist\[i,k\] = np.argmin(dist\[i, :k\]) # 求最小值的位置,并归类
    
    # 4.求新类中心
    for i in range(k):
        index = dist\[:,k\] == i # 找到不同类类索引
        center_new\[i, :\] = data\[index, :\].mean(axis=0) # 求同类的新样本中心
    
    # 5.判定结果
    if np.all(center == center_new):
        break
    center = center_new

print(dist) # 查看聚类结果

这段代码将使用鸢尾花数据集进行聚类分析。你可以根据需要修改`k`的值来设置聚类中心的数量。最后，你可以通过`dist`数组查看聚类结果。

希望这些代码能帮助到你在Jupyter Notebook上实现聚类分析。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python实现 K-Means聚类(jupyter notebook)](https://blog.csdn.net/weixin_52300428/article/details/127463130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [基于Jupiter Notebook的回归、分类和聚类可视化分析](https://blog.csdn.net/newlw/article/details/122463700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]