假设n个站点由m个轨道连接。这些站的名称从1到n。轨道是双向的，我们必须从stationsrc到达stationdest。第i条铁路的源站和目的地站在数组“roads”中给出，其中road[i]的格式为{station1,station2}。从第j个车站出发，一列火车以时间kj的倍数开往与该车站相连的所有车站，每辆火车需要tj时间到达目的地。这些值在数组“departure”中给出，其中每个元素的格式为{tj,kj}。现在，我们必须计算出从src到dest所需的最短时间。我们可以换多辆火车，换车所需的时间可以忽略不计。所以，如果输入像n=4，m=3，src=1，dst=4，roads={{1,

给定两个张量a和b，以及一个包含两个类数组对象(a_axes,b_axes)的类数组对象，将a和b的元素（分量）在a_axes和b_axes指定的轴上的乘积相加。第三个参数可以是单个非负整数类标量N；如果是这样，则将a的最后N个维度和b的前N个维度相加。要计算不同维度数组的张量点积，请使用Python中的方法。a,b参数是“点”的张量。numpy.tensordot()axes参数integer_like如果是一个intN，则按顺序对a的最后N个轴和b的前N个轴求和。相应轴的大小必须匹配。脚步首先，导入所需的库-import numpy as nparray()使用该方法创建两个具有不同维度的

要使用奇异值分解方法返回数组的矩阵秩，请使用numpy.Python中的方法。数组的秩是数组中大于tol的奇异值的数量。第一个参数A是输入向量或矩阵堆栈。linalg.matrix_rank()第二个参数tol是阈值，低于该阈值的SVD值被视为零。如果tol为None，并且S是M具有奇异值的数组，并且eps是S的数据类型的epsilon值，则tol设置为**eps。第三个参数Hermitian，如果为真，则假定A为Hermitian，从而可以更有效地找到奇异值。默认为假。S.max()max(M,N)脚步首先，导入所需的库-import numpy as npfromnumpy.linalgi

要返回数组元素在给定轴上的累积乘积，将NaN视为一个，请使用该nancumprod()方法。当遇到NaN并且前面的NaN被替换为1时，累积乘积不会改变。为全NaN或空的切片返回一个。该方法返回一个保存返回结果的新数组，除非指定了out，在这种情况下它被返回。累积作品如5、5*10、5*10*15、5*10*15*20。第一个参数是输入数组。第二个参数是计算累积乘积的轴。默认情况下，输入是展平的。第三个参数是返回数组的类型，以及元素相乘的累加器的类型。如果未指定dtype，则默认为a的dtype，除非a具有精度小于默认平台整数的整数dtype。在这种情况下，将使用默认平台整数。第4个参数是放置结

假设给定数组nums中的n个数字。我们必须从数组中选择一对两个数，并且有一个条件是它们在数组中的位置之差等于两个数之和。从给定的数字数组中，总共可以有n(n-1)/2对。我们必须从数组中找出此类对的总数。所以，如果输入像n=8,nums={4,2,1,0,1,2,3,3}，那么输出将是13。数组中可以有13个这样的对。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-Define an array vals(n)for initialize i := 0, when i < n, update (increase i by 1), do:   vals[i] := i + 1 - nums[i]sort 

要获得两个数组的内积，请使用Python中的方法。一维数组的向量的普通内积，在更高维度上是最后一个轴的和积。参数是1和b，两个向量。如果a和b是非标量，它们的最后一个维度必须匹配。numpy.inner()脚步首先，导入所需的库-import numpy as nparray()使用该方法创建两个numpy一维数组-arr1 = np.arange(2).reshape((1,1,2))arr2 = np.arange(6).reshape((3,2))显示数组-print("Array1...\n",arr1)print("\nArray2...\n",arr2)检查两个阵列的尺寸-prin

给定两个向量，a=[a0,a1,...,aM]和b=[b0,b1,...,bN]，外积[1]是-[[a0*b0 a0*b1 ... a0*bN ][a1*b0 .[ ... .[aM*b0    aM*bN ]]要获得两个数组的外积，请使用Python中的方法。返回一个给定形状和类型的新数组，用一个填充。在指定的时间间隔内返回均匀分布的数字。numpy.outer()numpy.ones()numpy.linspace()脚步首先，导入所需的库-import numpy as np真正的部分-rl = np.outer(np.ones((5,)), np.linspace(-2, 2, 5))

要计算数组行列式的符号和自然对数，请使用numpy.Python中的方法。第一个参数s是一个输入数组，必须是一个方形二维数组。linalg.slogdet()带有符号的方法返回一个表示行列式符号的数字。对于实数矩阵，这是1、0或-1。对于复数矩阵，这是一个绝对值为1或0的复数。带有logdet的方法返回行列式绝对值的自然对数。如果行列式为零，则符号为0，logdet为-Inf。在所有情况下，行列式都等于符号*。np.exp(logdet)脚步首先，导入所需的库-import numpy as np创建一个数组-arr = np.array([[ 1, 2],   [ 3, 4]])显示数组-p

假设我们在数组nums中有n个整数。我们必须找出数组中的数字是成对互素、成组互素还是非互素。如果gcd(nums[i],nums[j])=1，则称两个数字nums[i]和nums[j]成对互质。这应该适用于数组中的每个数字对并且i<j。如果gcd(nums[i])=1，则称这些数字是集合互质的。如果它们都不是，我们说它们不是互质的。因此，如果输入类似于n=4,nums={7,11,13,17}，那么输出将是成对互质的数字。如果我们检查数组中的每个数字对，它们的gcd将始终为1。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-Define an array fac of size: 100 initial

要集成Chebyshev系列，请使用Python中的方法。返回沿轴从lbnd积分m次的Chebyshev级数系数c。在每次迭代中，结果系列乘以scl并添加积分常数k。第一个参数c是切比雪夫级数系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。chebyshev.chebint()第二个参数m是积分阶，必须为正。（默认值：1）。第三个参数，k是一个Integrationconstant(s)。零处的第一个整数的值是列表中的第一个值，零处的第二个整数的值是第二个值，依此类推。如果k==[]（默认值），则所有常量都设置为零。如果m==1，则可以给出单个标量而不是列

假设有2n个字母，每个字母上都写有一个介于1到n之间的整数。正好有两个字母上写着相同的数字。这些字母排列成m个堆栈，堆栈i上有字母stack[i]。我们的任务是按以下方式清空所有堆栈我们必须选择任意两个堆栈并从它们中删除顶部的字母。我们删除的字母必须在它们两个上具有相同的数字。如果我们可以以这种方式清空m个堆栈，我们打印true否则我们返回false。因此，如果输入类似于n=3,m=2,stacks={{2,1,3},{2,1,3}}，那么输出将为真。有两个堆栈，每个堆栈都有字母，上面分别写有数字2、1、3。因此，我们可以从两个堆栈中删除并以给定的方式清空它们。为了解决这个问题，我们将遵循以下

假设第一个和第二个有两个n*n像素的正方形图像。像素可以是黑色或白色。图像以矩阵表示形式给出，如果像素为黑色，则表示为“x”，如果为白色，则表示为“.”。我们必须在90°旋转和平移后检查第二张图像与第一张图像的匹配情况。如果是，我们返回真，否则，我们返回假。因此，如果输入类似于n=4，则first={"..x.","xx","x.xx","xx.."},second={"..xx","x.xx”、“.xx”、“..x.”}，则输出将为False。为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-Define a function find(), this will take an array of pai

假设有一个尺寸为h*w的网格。在单元格位置(0,0)中有一个机器人，它必须前往位置(h-1,w-1)。网格中有两种类型的单元格，阻塞的和未阻塞的。机器人可以通过未阻塞的单元格，但不能通过阻塞的单元格。机器人可以四个方向走；它可以向左、向右、向上和向下移动。但是机器人可以从一个单元格到另一个单元格的任何方向（忽略它所在的前一个单元格），因此我们必须只制作一条路径并阻止不在该路径中的所有其他单元格。我们必须找出并返回我们必须阻止多少个单元才能为机器人创建一条从(0,0)到(h-1,w-1)的路径，如果没有路径，我们返回-1。所以，如果输入像h=4,w=4,grid={"..#.","#.#.","

要在点x处计算勒让德级数，请使用多项式。PythonNumpy中的方法。第一个参数是x。如果x是列表或元组，则将其转换为ndarray，否则保持不变并视为标量。在任何一种情况下，x或其元素都必须支持与它们自身以及与c的元素的加法和乘法。legendre.legval()第二个参数，C，一个排序的系数数组，以便n次项的系数包含在c[n]中。如果c是多维的，则其余索引枚举多个多项式。在二维情况下，可以认为系数存储在c的列中。第三个参数，张量，如果为True，则系数数组的形状在右边扩展为1，x的每个维度一个。此操作的标量维度为0。结果是c中的每一列系数都针对x的每个元素进行评估。如果为False，则

假设，我们有一个维度为h*w的网格，其中包含两种类型的单元格，阻塞的和未阻塞的。阻塞的单元格意味着单元格不可访问，而未阻塞的单元格意味着单元格是可访问的。我们在二维数组中表示网格，其中被阻塞的单元格以“#”给出，未阻塞的单元格以“.”给出。现在，我们必须从一个未阻塞的单元格到达网格中另一个未阻塞的单元格。我们只能执行两个动作，我们可以垂直移动，也可以水平移动。我们不能沿对角线移动。我们必须记住，我们只能移动到未阻塞的单元格。因此，我们必须找出从网格中另一个未阻塞单元格到达一个未阻塞单元格所需的最大移动次数。所以，如果输入像h=4,w=4,grid={"..#.","#.#.","..##","

要在x、y和z的笛卡尔积上评估3-DHermite系列，请使用d(x,y,z,c)Python中的hermite.hermgrid3方法。该方法返回二维多项式在x、y和z的笛卡尔积中的点处的值。参数是x、y、z。三维序列在x、y和z的笛卡尔积中的点进行评估。如果x、`y`或z是列表或元组，则首先将其转换为ndarray，否则保持不变，如果不是ndarray，则将其视为标量。参数c是一个已排序的系数数组，以便i,j次项的系数包含在c[i,j]中。如果c的维度大于两个，则其余索引会枚举多组系数。如果c的维度少于三个，则将隐式附加到其形状以使其成为3-D。结果的形状将是c.shape[3:]+x.s

要计算第n个离散差，请使用该方法。第一个差异由out[i]=a[i+1]-a[i]沿给定轴给出，更高的差异通过递归使用diff计算。该方法返回第n个差异。输出的形状与a相同，但沿轴的尺寸小于n。输出的类型与a的任意两个元素的差值的类型相同。在大多数情况下，这与a的类型相同。一个值得注意的例外是datetime64，它产生一个timedelta64输出数组。numpy.diff()diff()第一个参数是输入数组。第二个参数是n，即数值不同的次数。如果为零，则输入按原样返回。第三个参数是取差值的轴，默认是最后一个轴。第4个参数是在执行差异之前沿轴添加或附加到输入数组的值。标量值在轴方向扩展为长度

如果可以根据转换规则出现标量和数据类型，则该方法返回True。第一个参数是要转换的标量或数据类型或数组。第二个参数是要转换为的数据类型。numpy.can_cast()脚步首先，导入所需的库-import numpy as np根据转换规则检查是否可以出现标量和数据类型。-print("Checking with can_cast() method in Numpy\n")print("Result...",np.can_cast(20, 'i1'))print("Result...",np.can_cast(280, 'i1'))print("Result...",np.can_cast(8

要将日期时间数组转换为字符串数组，请使用PythonNumpy中的方法，该方法返回与输入数组形状相同的字符串数组。第一个参数是要格式化的UTC时间戳数组。“units”参数设置日期时间单位来改变精度。numpy.datetime_as_string()脚步首先，导入所需的库-import numpy as np创建一个日期时间数组。'M'类型指定日期时间-arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')要将日期时间数组转换为字符串数组，请使用PythonNumpy中的方法-numpy.datetime_as_string(

要将日期时间数组转换为字符串数组，请使用PythonNumpy中的方法。该方法返回一个与输入数组形状相同的字符串数组。第一个参数是要格式化的UTC时间戳数组。“units”参数设置日期时间单位来改变精度。我们已经通过了小时单位numpy.datetime_as_string()脚步首先，导入所需的库-import numpy as np创建一个日期时间数组。'M'类型指定日期时间-arr = np.arange('2022-02-20T02:10', 6*60, 60, dtype='M8[m]')显示我们的数组-print("Array...\n",arr)获取数据类型：-print("\n