计算属性可以放到data里面用吗

计算属性不能直接放在data里面使用。计算属性是通过对已有的数据进行计算得到新的属性值，而data是用来存储组件的数据的。计算属性应该定义在组件的computed选项中，而不是data选项中。这样可以确保计算属性的值会根据依赖的数据的变化而自动更新。所以，计算属性应该放在computed选项中，而不是data选项中。\[1\]
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- *1* *2* *3* [Vue:计算属性](https://blog.csdn.net/weixin_39562615/article/details/111520763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

computed计算属性和data_5.8computed 计算属性

在Vue.js中，我们可以使用computed属性来根据已有的数据计算出新的数据并返回。computed属性是基于它所依赖的数据进行缓存的，只有当它依赖的数据发生变化时，computed才会重新计算。这样可以避免不必要的计算，提高性能。

在Vue.js 5.8版本之前，我们需要使用computed选项来定义计算属性，如下所示：

Vue.component('my-component', {
  computed: {
    fullName: function () {
      return this.firstName + ' ' + this.lastName
    }
  }
})

但是在Vue.js 5.8版本中，我们可以使用computed函数来定义计算属性，如下所示：

Vue.component('my-component', {
  computed: {
    fullName: function () {
      return this.firstName + ' ' + this.lastName
    }
  }
})

这样做的好处是，我们可以将计算属性的定义放在组件的计算属性函数内部，使代码更加清晰易读。

import pandas as pd def basic_set(df): basic = {} for i in df.drop_duplicates().values.tolist(): # 去重.转列表 basic[str(i)] = [] # str转为字符串类型，每一个str(i)都制作一个索引，暂时是空的 for j, k in enumerate(df.values.tolist()): # 把数据放到对应的索引里面 if k == i: basic[str(i)].append(j) return basic def rough_set(data): data = data.dropna(axis=0, how='any') # 删去有缺失值的某些行 x_data = data.drop(['y'], axis=1) # 得到条件属性列：去掉决策属性y列，得到条件属性的数据 y_data = data.loc[:, 'y'] # 得到决策属性列 # 决策属性等价集 y_basic_set = [v for k, v in basic_set(y_data).items()] #y_basic_set [[1, 2, 5, 6], [0, 3, 4, 7]] # 条件属性等价集 x_basic_set = [v for k, v in basic_set(x_data).items()] #x_basic_set [[4], [0], [5], [1], [6], [7], [2], [3]] #######################Begin######################## #求正域POSc(D) pos = [] # 正域POSc(D) #计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y print('依赖度r_x_(y):', r_x_y) ########################End######################### # 探索条件属性中不可省关系 u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量 pos_va = locals() r = locals() columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中 # 收集属性重要度 imp_attr = [] for i in columns_num: c = columns_num.copy() c.remove(i) u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符 u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集 #######################Begin######################## #求正域POSc-a(D) pos_va = [] # 正域POSc-a(D) #计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r ########################End######################### r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度 imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面 print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简') def main(): #读取文件数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data3.csv') rough_set(data) if __name__ == '__main__': main()请补全上述从begin到end的代码

begin:

#求正域POSc(D)
pos = [] # 正域POSc(D)
for i in y_basic_set: # 循环决策属性等价集
flag = 0 # flag=0表示i为正域元素
for j in i:
if j not in pos: # 如果决策属性等价集中的元素不在正域中，则添加到正域中
pos.append(j)
flag = 1 # 此时i不是正域元素
if flag == 0:
pos += i # 如果i为正域元素，则添加到正域中

#计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y
r_x_y = round(len(pos)/len(data), 4) # 四舍五入保留4位小数

########################End#########################

# 探索条件属性中不可省关系
u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量
pos_va = locals()
r = locals()
columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中

# 收集属性重要度
imp_attr = []
for i in columns_num:
c = columns_num.copy()
c.remove(i)
u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符
u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集

#######################Begin######################### #求正域POSc-a(D)
pos_va = [] # 正域POSc-a(D)
for j in u_basic_set:
flag = 0
for k in j:
if k not in pos_va:
pos_va.append(k)
flag = 1
if flag == 0:
pos_va += j

#计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r
r = round(len(pos_va)/len(u), 4) # 四舍五入保留4位小数
#######################End#########################

r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度
imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面

print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简')

end.