编写函数,计算n!;实验过程:

下面是一个 Python 的函数，可以计算 n 的阶乘：

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

这个函数使用了递归的方式来计算阶乘。当 n 等于 0 时，函数返回 1，否则函数返回 n 与 (n-1)! 的乘积。

你可以在 Python 解释器中调用这个函数，例如：

>>> factorial(5)
120

这个例子计算了 5! 的值，结果为 120。

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编写函数,计算n!;实验过程

下面是一个 Python 的函数，可以计算 n 的阶乘：

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

这个函数使用了递归的方式来计算阶乘。当 n 等于 0 时，函数返回 1，否则函数返回 n 与 (n-1)! 的乘积。

你可以在 Python 解释器中调用这个函数，例如：

>>> factorial(5)
120

这个例子计算了 5! 的值，结果为 120。

matlab实验函数编写与程序设计,实验3 MATLAB程序设计

好的，我可以为您提供一些MATLAB实验函数编写与程序设计的指导，以下是实验3的MATLAB程序设计题目：

题目：编写一个MATLAB程序，实现对一组数据的拟合和预测。数据集包括两列数据：自变量和因变量。要求程序能够实现以下功能：

1. 读取数据集并显示在MATLAB界面上；
2. 对数据集进行拟合，拟合函数为二次函数；
3. 在同一图像上，绘制原始数据集和拟合曲线；
4. 根据拟合曲线，预测自变量为10、20、30时的因变量；
5. 计算并输出预测值。

以下是一个可能的解决方案：

% 读取数据集
data = load('data.txt');
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);

% 绘制原始数据集
figure;
plot(x, y, 'o');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('原始数据集');

% 对数据集进行拟合
p = polyfit(x, y, 2);
a = p(1);
b = p(2);
c = p(3);
fit_fn = @(x) a*x.^2 + b*x + c;

% 绘制拟合曲线
hold on;
plot(x, fit_fn(x), '-');
legend('原始数据集', '拟合曲线');

% 预测因变量
x_pred = [10, 20, 30];
y_pred = fit_fn(x_pred);
disp(['自变量为10、20、30时的因变量分别为：', num2str(y_pred)]);

% 输出预测值
fprintf('自变量为10时的因变量预测值为：%f\n', y_pred(1));
fprintf('自变量为20时的因变量预测值为：%f\n', y_pred(2));
fprintf('自变量为30时的因变量预测值为：%f\n', y_pred(3));

这个程序首先读取了一个名为“data.txt”的数据集，然后使用 `polyfit` 函数对数据集进行二次函数拟合。拟合后，使用 `plot` 函数将原始数据集和拟合曲线绘制在同一图像上，并使用 `legend` 函数添加图例。接下来，程序根据拟合曲线预测了自变量为10、20、30时的因变量，并使用 `disp` 函数输出了预测值。最后，程序使用 `fprintf` 函数分别输出了自变量为10、20、30时的因变量预测值。

注意，这个程序的数据集文件必须存在于当前目录下，且数据集必须是一个两列的文本文件，第一列是自变量，第二列是因变量。如果您的数据集不符合这个格式，需要根据实际情况进行修改。