手写实现reduce

以下是手写实现reduce的示例代码：

def my_reduce(func, seq, init=None):
    it = iter(seq)
    if init is None:
        value = next(it)
    else:
        value = init
    for element in it:
        value = func(value, element)
    return value

这个函数接收三个参数：一个函数（用于累加操作）、一个序列和一个可选的初始值。它模拟了Python内置的reduce()函数的功能，对序列中的元素进行累加操作，最终返回一个值。

示例用法：

# 对列表中的元素求和
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = my_reduce(lambda x, y: x + y, my_list)
print(result) # 输出：15

# 对列表中的元素求积
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = my_reduce(lambda x, y: x * y, my_list)
print(result) # 输出：120

相关问题

利用TensorFlow实现识别手写数字

以下是一个简单的示例，使用TensorFlow来实现手写数字的识别：

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

2. 加载MNIST数据集

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

3. 构建模型

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])  # 输入层
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])  # 输出层

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))  # 权重
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))  # 偏置

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)  # 模型输出

4. 定义损失函数和优化器

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))  # 交叉熵损失函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)  # 梯度下降优化器

5. 训练模型

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

6. 评估模型

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

完整代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

输出结果为识别准确率，大约为91%。

vue手写实现移动端el-table组件

好的，我会给您提供一些实现思路和代码示例。

首先，我们可以在组件中定义表头和表格数据的prop，以及一些表格的基本配置参数。如下所示：

props: {
  columns: {
    type: Array,
    default: () => []
  },
  data: {
    type: Array,
    default: () => []
  },
  rowKey: {
    type: String,
    default: 'id'
  },
  height: {
    type: [String, Number],
    default: 'auto'
  },
  pageSize: {
    type: Number,
    default: 10
  },
  showPagination: {
    type: Boolean,
    default: true
  },
  showIndex: {
    type: Boolean,
    default: true
  },
  showHeader: {
    type: Boolean,
    default: true
  },
  border: {
    type: Boolean,
    default: true
  }
},

接下来，我们可以利用计算属性来实现表格的响应式布局。例如，计算列宽度的方法可以如下所示：

computed: {
  tableWidth() {
    return this.columns.reduce((total, column) => {
      return total + (column.width || 100)
    }, 0)
  },
  tableHeight() {
    if (this.height === 'auto') {
      return 'auto'
    } else {
      return `${this.height}px`
    }
  },
  cellStyle() {
    return {
      width: `${(100 / this.columns.length).toFixed(2)}%`
    }
  },
  thStyle() {
    return {
      width: `${(100 / this.columns.length).toFixed(2)}%`
    }
  }
},

然后，我们可以在模板中渲染表格的各个部分，如表格头部、表格内容、分页等。例如，表格头部的渲染代码可以如下所示：

<template>
  <table class="el-table" :style="{ width: tableWidth, height: tableHeight, border: border ? '1px solid #ccc' : 'none' }">
    <colgroup>
      <col v-if="showIndex" style="width: 50px;">
      <col v-for="(column, index) in columns" :key="index" :style="cellStyle">
    </colgroup>
    <thead v-show="showHeader">
      <tr>
        <th v-if="showIndex">序号</th>
        <th v-for="(column, index) in columns" :key="index" :style="thStyle">{{ column.title }}</th>
      </tr>
    </thead>
    <tbody>
      ...
    </tbody>
  </table>
</template>

最后，我们可以在组件中实现表格的分页、排序、搜索等功能，以及一些交互效果。例如，分页功能的实现代码可以如下所示：

computed: {
  pageCount() {
    return Math.ceil(this.data.length / this.pageSize)
  },
  currentData() {
    const start = (this.currentPage - 1) * this.pageSize
    const end = start + this.pageSize
    return this.data.slice(start, end)
  }
},
methods: {
  handlePageChange(currentPage) {
    this.currentPage = currentPage
  }
}

<template>
  <div>
    <table class="el-table" :style="{ width: tableWidth, height: tableHeight, border: border ? '1px solid #ccc' : 'none' }">
      ...
    </table>
    <el-pagination v-if="showPagination"
      :current-page.sync="currentPage"
      :page-size="pageSize"
      :total="data.length"
      @current-change="handlePageChange">
    </el-pagination>
  </div>
</template>

以上就是一个简单的移动端el-table组件的实现思路和代码示例。希望能对您有所帮助。