用pyton编写一个利用自定义函数求1！+2！+3！+...+n！的代码

可以使用递归函数来求解n的阶乘，具体代码如下：

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

n = int(input("请输入一个正整数："))
for i in range(1, n+1):
    print(i, "的阶乘为：", factorial(i))

运行程序后，输入一个正整数n，程序会输出1到n的阶乘。例如，当输入5时，输出结果如下：

请输入一个正整数：5
1 的阶乘为： 1
2 的阶乘为： 2
3 的阶乘为： 6
4 的阶乘为： 24
5 的阶乘为： 120

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用pyton编写一个利用自定义函数求所有的水仙花数的代码

水仙花数是指一个n位正整数（n≥3），它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。例如：1^3 + 5^3 + 3^3 = 153。

下面是一个用Python编写的求解所有水仙花数的代码，其中自定义函数 `is_narcissistic_number()` 用于判断一个数是否为水仙花数。

def is_narcissistic_number(n):
    """判断n是否为水仙花数"""
    s = str(n)
    length = len(s)
    sum = 0
    for i in range(length):
        sum += int(s[i]) ** length
    return sum == n

# 求解所有的水仙花数
for i in range(100, 1000):
    if is_narcissistic_number(i):
        print(i)

运行结果：

153
370
371
407

利用mininet创建如下自定义拓扑，使用Python脚本实现，要求拓扑名称为学生姓名拼音，将pyton代码截图。使用【python】写【文本相似度分析】的代码

在Mininet中，你可以通过`mininet.topo.Net()`函数创建自定义网络拓扑，并结合学生的姓名拼音作为拓扑名称。首先，你需要安装Mininet库，然后编写一个Python脚本来描述这个拓扑结构。例如，如果你的学生名单包含"张三"、"李四"等，你可以这样做：

from mininet.net import Mininet
from mininet.node import Node

# 定义一个获取名字拼音的函数
def get_pinyin(name):
    # 这里是一个简单的示例，实际应用可能需要使用第三方库如pypinyin
    return name.replace(" ", "").lower()

# 学生姓名列表
students = ["张三", "李四", ...] 

# 创建网络实例
class StudentTopo(Mininet):
    def __init__(self):
        Mininet.__init__(self)
        for i, student in enumerate(students):
            pinyin_name = get_pinyin(student)
            node = Node(pinyin_name, cls=YourNodeClassHere)  # 自定义节点类
            self.addHost(node)

            # 添加连接关系或其他网络配置，例如交换机和路由器
            self.addLink(YourSwitchClassHere, node)

topo = StudentTopo()
topo.start()  # 启动网络
topo.stop()   # 关闭网络

# 图形化显示拓扑
topo.graphGen(format='png', filename=f'{get_pinyin(students[0])}.png')  # 使用第一个学生的拼音命名图文件

至于文本相似度分析，这是一个常见的自然语言处理任务，可以使用诸如NLTK（Natural Language Toolkit）、Scikit-Learn或Spacy等库。这里提供一个简单的基于余弦相似度的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设我们有两段文本
texts = ['这是第一段文本', '这是第二段相似的文本']

# 转换文本为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)

# 对角线上的值是最相似的一对
most_similar_index = similarity_matrix[0].argmax()
print(f"最相似的两个文本是：{texts[0]} 和 {texts[most_similar_index]}")