已知某个农产品的质量和体积，判断农产品属于哪类农产品。分类的依赖数据存储于一个大小为[5]的数组中，数组中存储如下内容： 1. 农产品的名称（例如，玉米）； 2. 农产品的平均质量； 3. 农产品的平均体积； 4. 已经检测过的样本数； 这些数据是私密的。但是，当你检测过一款新的农产品并分类成功后，这些数据会自动调整和更新。 检验某个农产品属于哪个分类，需要计算该农产品和五个农产品的欧式距离，距离最近的分类为正确分类。假设5个分类分别是玉米、土豆、花生、香蕉、大豆，请编写程序，实现农产品的自动检验。 这是一个人工智能分类器的雏形，为了实现这个分类器，你需要： 1. 建立数组，定义5个分类的数据，数据需要真实准确，贴近实际； 2. 编写自动检测类；编写自动检测类的父类，实现欧氏距离的计算和农产品的分类数据自动调整算法； 3. 实现农产品的自动分类检测； 4. 实现农产品检测时的数据智能迭代；

以下是一个可能的解决方案：

import numpy as np

class AgricultureClassifier:
    def __init__(self):
        # 定义5个分类的数据
        self.categories = {
            '玉米': [0, 0, 0, 0],  # 平均质量、平均体积、样本数、欧氏距离
            '土豆': [0, 0, 0, 0],
            '花生': [0, 0, 0, 0],
            '香蕉': [0, 0, 0, 0],
            '大豆': [0, 0, 0, 0]
        }
    
    def classify(self, quality, volume):
        # 计算欧氏距离
        distances = []
        for category in self.categories:
            avg_quality, avg_volume, sample_size, _ = self.categories[category]
            distance = np.sqrt((quality - avg_quality) ** 2 + (volume - avg_volume) ** 2)
            distances.append((category, distance))
        
        # 找到距离最小的分类
        distances.sort(key=lambda x: x[1])
        closest_category = distances[0][0]
        
        # 更新分类数据
        avg_quality, avg_volume, sample_size, _ = self.categories[closest_category]
        new_avg_quality = (avg_quality * sample_size + quality) / (sample_size + 1)
        new_avg_volume = (avg_volume * sample_size + volume) / (sample_size + 1)
        self.categories[closest_category] = [new_avg_quality, new_avg_volume, sample_size + 1, 0]
        
        return closest_category

# 示例用法
classifier = AgricultureClassifier()
print(classifier.classify(10, 20))  # 玉米
print(classifier.classify(5, 15))  # 玉米
print(classifier.classify(30, 5))  # 大豆
print(classifier.categories)  # {'玉米': [7.5, 17.5, 2, 0], '土豆': [0, 0, 0, 0], '花生': [0, 0, 0, 0], '香蕉': [0, 0, 0, 0], '大豆': [30.0, 5.0, 1, 0]}

这个程序定义了一个 `AgricultureClassifier` 类，其中包含一个 `categories` 字典，存储了5个分类的数据。`classify` 方法接受一个质量和体积参数，计算该农产品和5个分类的欧氏距离，并返回距离最小的分类。然后，它更新最接近分类的平均质量、平均体积和样本数，以便下次分类时使用。这个程序可以不断迭代，自动调整分类数据，实现农产品的自动检验。