编写一个用数值分析中的辛普森公式或梯形公式或复合辛普森公式或复合梯形公式或Cotes公式或Romberg算法或Gauss求积公式 来构造从x=1.000开始的每次增加0.001 的伽马函数表 （结果保留四位小数）的python代码

以下是使用复合梯形公式和Romberg算法构造伽马函数表的Python代码：

import math

def gamma(x):
    if x == 1:
        return 1
    elif x < 1:
        return math.pi / (math.sin(math.pi * x) * gamma(1 - x))
    else:
        return (x - 1) * gamma(x - 1)

def composite_trapezoidal_rule(f, a, b, n):
    h = (b - a) / n
    sum = f(a) + f(b)
    for i in range(1, n):
        x = a + i * h
        sum += 2 * f(x)
    return h * sum / 2

def romberg_integration(f, a, b, n):
    r = [[0] * (n+1) for i in range(n+1)]
    h = b - a
    r[0][0] = (f(a) + f(b)) * h / 2
    for i in range(1, n+1):
        h = h / 2
        sum = 0
        for j in range(1, 2**i, 2):
            sum += f(a + j * h)
        r[i][0] = r[i-1][0] / 2 + sum * h
        for k in range(1, i+1):
            r[i][k] = (4**k * r[i][k-1] - r[i-1][k-1]) / (4**k - 1)
    return r[n][n]

def gamma_table(start, end, step, n):
    print("x\tGamma(x)")
    print("-" * 16)
    x = start
    while x <= end:
        f = lambda t: t**(x-1) * math.exp(-t)
        gamma_approx = romberg_integration(f, 0, 100, n)
        print("{:.3f}\t{:.4f}".format(x, gamma_approx))
        x += step

gamma_table(1, 1.1, 0.001, 6)

这个代码使用了复合梯形公式和Romberg算法来逼近伽马函数。`gamma(x)` 函数实现了递归定义的伽马函数，`composite_trapezoidal_rule(f, a, b, n)` 函数使用复合梯形公式来计算一个函数 `f` 在区间 `[a, b]` 上的积分，`romberg_integration(f, a, b, n)` 函数使用Romberg算法来计算一个函数 `f` 在区间 `[a, b]` 上的积分，`gamma_table(start, end, step, n)` 函数则使用 `romberg_integration` 函数来计算从 `x=start` 到 `x=end`，每次增加 `step` 的伽马函数，并输出到控制台上。