python编写函数,接收两个正整数作为参数,返回一个元组,其中第一个元素为最大公倍数,第二个为最小公约数

时间: 2023-10-28 19:04:28 浏览: 226
下面是一个实现这个功能的 Python 函数: ```python def gcd(a, b): """ 计算两个正整数的最大公约数 """ if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) def lcm(a, b): """ 计算两个正整数的最小公倍数 """ return a * b // gcd(a, b) def gcd_lcm(a, b): """ 接收两个正整数作为参数,返回一个元组,其中第一个元素为最大公倍数,第二个为最小公约数 """ return lcm(a, b), gcd(a, b) ``` 我们首先定义了一个计算最大公约数的函数 `gcd()`,然后再定义一个计算最小公倍数的函数 `lcm()`,这两个函数都采用了递归算法来计算。 最后,我们定义了一个名为 `gcd_lcm()` 的函数,它接收两个正整数作为参数,然后返回一个元组,其中第一个元素为最大公倍数,第二个为最小公约数。这个函数内部调用了 `lcm()` 和 `gcd()` 函数来计算结果。 我们可以这样使用这个函数: ```python >>> gcd_lcm(12, 18) (36, 6) ``` 这表示 12 和 18 的最小公倍数是 36,最大公约数是 6。
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用python编写函数,接收两个正整数作为参数,返回一个元组,其中第一个元素为最大公约数,第二个元素为最小公倍数

好的,以下是一个实现这个功能的 Python 函数: ```python def gcd_lcm(num1, num2): """ 计算两个正整数的最大公约数和最小公倍数 :param num1: 第一个正整数 :param num2: 第二个正整数 :return: (最大公约数, 最小公倍数) """ # 计算最大公约数 a = num1 b = num2 while b: a, b = b, a % b gcd = a # 计算最小公倍数 lcm = num1 * num2 // gcd return (gcd, lcm) ``` 两个正整数作为参数传递给函数 `gcd_lcm`,函数将返回一个元组,其中第一个元素是最大公约数,第二个元素是最小公倍数。

用python回答编写函数,接收两个正整数作为参数,返回一个元组,其中第一个元素为最大公约数,第二个元素为最小公倍数

好的,下面是用 Python 编写的函数,可以实现你提出的要求: ```python def gcd_lcm(a, b): """ 计算两个正整数的最大公约数和最小公倍数 :param a: 正整数 :param b: 正整数 :return: 一个元组,其中第一个元素为最大公约数,第二个元素为最小公倍数 """ # 计算最大公约数 c, d = max(a, b), min(a, b) while d != 0: c, d = d, c % d # 计算最小公倍数 lcm = a * b // c return c, lcm ``` 你可以调用这个函数,例如:`gcd_lcm(12, 18)`,它将返回 `(6, 36)` 这个元组,其中 6 是 12 和 18 的最大公约数,36 是它们的最小公倍数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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