请使用lambda函数，实现如下功能： 对列表中的每个元素进行平方运算 筛选出大于正整数n的元素 将筛选出的元素进行求和

示例代码：

lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
n = 3

result = sum(filter(lambda x: x > n, map(lambda x: x**2, lst)))
print(result)

解释：

首先，`map(lambda x: x**2, lst)` 对列表 `lst` 中的每个元素进行平方运算，得到一个新的列表 `[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]`。

接着，`filter(lambda x: x > n, ...)` 对上面的列表进行筛选，只保留大于正整数 `n` 的元素，得到一个新的列表 `[4, 9, 16, 25, 36, 49]`。

最后，`sum(...)` 对上面的列表进行求和，得到最终结果 `135`。

相关问题

完成代码，输入为一个元组类型的数组(x,y)。要求使用tensorflow中进行运算：如果x < y，计算x + x * y；否则执行y * y，返回计算结果。 提示 # tensor计算可以使用Session来执行 tens1 = tf.constant([1,2,3]) with tf.compat.v1.Session() as sess: result = sess.run(tens1).tolist() # .tolist()将tensor计算结果转为列表格式 print(result) # 打印结果为：[1,2,3] 数据范围 m,n为正整数 示例1 输入：(5, 7) 输出：40 示例2 输入：(7, -1) 输出：1

下面是一种基于tensorflow的函数式API的解法：

import tensorflow as tf

def compute(x, y):
    input_layer = tf.keras.Input(shape=(2,))
    condition = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] < x[1])(input_layer)
    op1 = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[0] * x[1])(input_layer)
    op2 = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[1] * x[1])(input_layer)
    output_layer = tf.keras.layers.concatenate([op1, op2], axis=0)
    model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    with tf.compat.v1.Session() as sess:
        result = sess.run(model.predict([[x, y]]))
    return result[0] if x < y else result[1]

测试代码：

print(compute(5, 7))  # 输出：40
print(compute(7, -1))  # 输出：1

用python编写程序，要求在键盘输入两个正整数a,b（1<=a<b<=1000000），用空格隔开，输出大于等于a且小于等于b的能被3,5和7整除的数的个数。（用集合实现）

好的，我来回答你的问题。

以下是 Python 代码，实现你的要求：

a, b = map(int, input().split())

# 构造集合，包含大于等于a且小于等于b的所有整数
nums = set(range(a, b+1))

# 筛选出能被3,5,7整除的数
nums = nums & set(filter(lambda x: x % 3 == 0, nums))
nums = nums & set(filter(lambda x: x % 5 == 0, nums))
nums = nums & set(filter(lambda x: x % 7 == 0, nums))

# 输出集合元素个数
print(len(nums))

这个程序中，我们首先读入两个整数 a 和 b，然后构造一个集合，包含大于等于 a 且小于等于 b 的所有整数。接着，我们使用 Python 的 filter 函数和 lambda 表达式，筛选出能够被 3、5、7 整除的数，并将它们组成一个集合。最后，我们输出这个集合的大小，即为符合要求的数的个数。

注意，这个程序中使用了 Python 的集合数据结构，它可以自动去重，并且支持快速的集合运算，如交集、并集等。