ในการจัดรูปแบบวัตถุจุด ให้ใช้ period.strftime() วิธีและแสดงเวลาในรูปแบบ 24 ชั่วโมง ให้ตั้งค่าพารามิเตอร์เป็น %H. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year = 2021, month = 9, day = 18,

ในการส่งคืนการแสดง Timestamp ของอ็อบเจ็กต์ Period ให้ใช้ period.to_timestamp() วิธีการ ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year = 2021, month = 9, day = 18, hour = 17, minute = 20, s

ในการส่งคืนอ็อบเจ็กต์ Period เป็นการประทับเวลาที่มีความถี่รายเดือน ให้ใช้ period.to_timestamp() เมธอดและตั้งค่าพารามิเตอร์ความถี่เป็น M ’. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year =

ในการส่งคืนอ็อบเจ็กต์ Period เป็นการประทับเวลาที่มีความถี่รายเดือน ให้ใช้ period.to_timestamp() เมธอดและตั้งค่าพารามิเตอร์ความถี่เป็น T ’. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year =

ในการส่งคืนอ็อบเจ็กต์ Period เป็นการประทับเวลาด้วยความถี่รายวัน ให้ใช้ period.to_timestamp() เมธอดและตั้งค่าพารามิเตอร์ความถี่เป็น D ’. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year = 20

ในการส่งคืนอ็อบเจ็กต์ Period เป็นการประทับเวลาที่มีความถี่รายปี ให้ใช้ period.to_timestamp() เมธอดและตั้งค่าพารามิเตอร์ความถี่เป็น Y ’. ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd pandas.Period หมายถึงช่วงเวลาหนึ่ง การสร้างวัตถุรอบระยะเวลา period = pd.Period(freq="S", year = 202

ในการสร้างช่วงเวลาและใช้การประทับเวลาเป็นขอบเขต ให้ใช้ pandas.Interval และตั้งค่าการประทับเวลาภายในโดยใช้ pandas.Timestamp ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ใช้การประทับเวลาเป็นขอบเขตเพื่อสร้างช่วงเวลา กำหนดช่วงปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า ซ้าย interval = pd.Interval(pd.Tim

หากต้องการตรวจสอบว่าองค์ประกอบเป็นของ Interval หรือไม่ ให้ใช้คุณสมบัติ in ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd สร้างช่วงเวลา interval = pd.Interval(left=0, right=10) แสดงช่วงเวลา print("Interval...\n",interval) ตรวจสอบการมีอยู่ขององค์ประกอบในช่วงเวลา print("\nThe s

ในการสร้างช่วงเวลาที่ปิด ให้ใช้ pandas.Interval() และตั้งค่าพารามิเตอร์ปิด หากต้องการตรวจสอบการมีอยู่ของปลายทางทั้งสอง ให้ใช้คุณสมบัติ in ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าช่วงปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า ทั้งคู่ ช่วงปิด (ในทางคณิตศาสตร์แสดงด้วยวงเล็บเหลี่ยม) มีจุดสิ

ในการสร้างช่วงเวลาที่เปิด ให้ใช้ pandas.Interval() และตั้งค่าพารามิเตอร์ปิดเป็นทั้งคู่ หากต้องการตรวจสอบการมีอยู่ของปลายทางทั้งสอง ให้ใช้คุณสมบัติ in ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าช่วงเวลาเปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด โดยมีค่าเป็น ไม่ ช่วงเวลาเปิด (ในทางคณิตศาสตร์แสดงด้วย

สมมติว่าเราได้รับเมทริกซ์ที่มี n แถวและ m คอลัมน์ เราต้องหาจำนวนองค์ประกอบที่ต่อเนื่องกันมากที่สุดในเมทริกซ์โดยที่ gcd ขององค์ประกอบมากกว่า 1 องค์ประกอบที่ต่อเนื่องกันสามารถวางในแนวนอนหรือแนวตั้งในเมทริกซ์ ดังนั้นหากอินพุตเป็นแบบ 3 7 9 12 5 9 4 6 7 8 5 10 และ m =4, n =3; แล้วผลลัพธ์จะเป็น 3

ในการสร้างช่วงเวลาครึ่งเปิด ให้ใช้ pandas.Interval() และตั้งค่าพารามิเตอร์ปิดไปทางซ้าย หากต้องการตรวจสอบการมีอยู่ของปลายทาง ให้ใช้คุณสมบัติ in ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าช่วงครึ่งเปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า ซ้าย เปิดครึ่งหนึ่งเช่น [0, 5) อธิบายโดย 0 <=x <5 เ

ในการสร้างช่วงเวลาครึ่งปิด ให้ใช้ pandas.Interval() และตั้งค่าพารามิเตอร์ปิดไปทางขวา หากต้องการตรวจสอบการมีอยู่ของปลายทาง ให้ใช้คุณสมบัติ in ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าช่วงครึ่งปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า ขวา Half-Closed เช่น (0, 5] อธิบายโดย 0

สมมติว่าเราได้รับช่วงของตัวเลขจำนวนเต็มและขอให้ค้นหาตัวเลขพิเศษในช่วง จำนวนพิเศษคือตัวเลขที่เป็นจำนวนเต็มบวกที่มีเลขทศนิยมเพียง 1 หลัก ตัวเลขที่มีมากกว่า 1 หลักในการแสดงทศนิยมสามารถเป็นตัวเลขพิเศษได้เช่นกัน หากตัวเลขนั้นหารด้วยจำนวนหลักในการแทนค่าทศนิยมได้ลงตัว และค่าผลหารนั้นเป็นตัวเลขพิเศษ เราคืนค

สมมติว่าเราได้รับเลขจำนวนเต็มสองตัว p และ q เราต้องหาค่าของ 22^p mod q ผลลัพธ์ต้องเป็นจำนวนเต็ม ดังนั้น หากอินพุตเป็น p =5, q =6 เอาต์พุตจะเป็น 4 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนเหล่านี้ - res :=2^(2^p) mod q ผลตอบแทน ตัวอย่าง ให้เราดูการใช้งานต่อไปนี้เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น - def solve(p, q

สมมติว่าเราได้รับสตริงและจำนวนเต็ม k สตริงซ้ำ k ครั้งและทำเป็นสตริงอื่น งานของเราคือการหาความยาวของสตริงย่อยในสตริงใหม่โดยที่ 2 * (จำนวนศูนย์ในสตริงย่อย) <=3 * (จำนวนหนึ่งในสตริงย่อย) ดังนั้น หากอินพุตเป็น k =2, input_str =0101011 เอาต์พุตจะเป็น 14 สตริงมีความยาว 7 ดังนั้นสตริงใหม่ที่สร้างจากสตริง

ในการตรวจสอบว่าช่วงเวลาปิดทางด้านซ้าย ด้านขวา หรือทั้งสองอย่างหรือไม่ ให้ใช้คุณสมบัติ interval.closed ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ตั้งค่าช่วงปิดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า ทั้งสอง ช่วงปิด (ในทางคณิตศาสตร์แสดงด้วยวงเล็บเหลี่ยม) มีจุดสิ้นสุด # เช่น ช่วงปิด [0, 5] มีลักษณะ

หากต้องการตรวจสอบว่าช่วงปิดทางด้านซ้ายหรือไม่ ให้ใช้ คุณสมบัติ interval.closed_left . ขั้นแรก นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น - import pandas as pd ช่วงเวลาที่กำหนดโดยใช้พารามิเตอร์ ปิด ที่มีค่า left เช่น [0, 5) อธิบายโดย 0 <=x <5 เมื่อ closed=left interval = pd.Interval(left=0, right=20, closed='left&#

สมมติว่าเราได้รับตัวเลขจำนวนเต็มห้าตัว a, b, c, d, n เราต้องหา ((ab)(cd)) mod n ค่าเอาต์พุตเป็นตัวเลขจำนวนเต็ม ดังนั้น หากอินพุตเป็น a =2, b =3, c =2, d =4, n =10 ผลลัพธ์จะเป็น 6 2^3 = 8 2^4 = 16 8^16 = 281474976710656 281474976710656 mod 10 = 6 เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจะทำตามขั้นตอนเหล่านี้ - กำหนดฟ

สมมติว่าเราได้รับเลขจำนวนเต็มสองตัว m และ a ตอนนี้ n =p1 (a + 1) *p2 (a + 2) *...*pm (a + m) โดยที่ pi 0 เราต้องหาค่าของ k โดยที่ k =ผลรวมของค่า f(x) ของ n โดยที่ค่า f(x) คือจำนวนค่าตัวหารของตัวหารแต่ละตัวของ n ดังนั้น หากอินพุตเท่ากับ m =2, a =1 เอาต์พุตจะเป็น 60 ดังนั้น n =2^2 x 3^3 n =4 x 27 n