पीरियड ऑब्जेक्ट को फॉर्मेट करने के लिए, period.strftime() मेथड का उपयोग करें और 24-घंटे फॉर्मेट में समय प्रदर्शित करने के लिए, पैरामीटर को %H पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period = p

पीरियड ऑब्जेक्ट का टाइमस्टैम्प प्रतिनिधित्व लौटाने के लिए, period.to_timestamp() मेथड का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period = pd.Period(freq=S, year=2021, month=9, day=18, hour=17,

पीरियड ऑब्जेक्ट को मासिक फ्रीक्वेंसी के साथ टाइमस्टैम्प के रूप में लौटाने के लिए, period.to_timestamp() मेथड का उपयोग करें और freq पैरामीटर को M पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period

पीरियड ऑब्जेक्ट को मिनट फ्रीक्वेंसी के साथ टाइमस्टैम्प के रूप में लौटाने के लिए, period.to_timestamp() मेथड का उपयोग करें और freq पैरामीटर को T पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period =

पीरियड ऑब्जेक्ट को दैनिक फ्रीक्वेंसी के साथ टाइमस्टैम्प के रूप में लौटाने के लिए, period.to_timestamp() मेथड का उपयोग करें और freq पैरामीटर को D पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: period

पीरियड ऑब्जेक्ट को वार्षिक फ्रीक्वेंसी के साथ टाइमस्टैम्प के रूप में लौटाने के लिए, period.to_timestamp() मेथड का उपयोग करें और freq पैरामीटर को Y पर सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd पीरियड ऑब्जेक्ट बनाएं pandas.Period समय की अवधि को दर्शाता है। पीरियड ऑब्जेक्ट बनाना: perio

टाइम इंटरवल बनाने और टाइमस्टैम्प को बाउंड्स के रूप में उपयोग करने के लिए, pandas.Interval का उपयोग करें और pandas.Timestamp का उपयोग करके इसके भीतर टाइमस्टैम्प सेट करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd टाइमस्टैम्प का उपयोग करके टाइम इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में left मान का उपयोग

जांचने के लिए कि कोई एलिमेंट इंटरवल से संबंधित है या नहीं, in प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd टाइम इंटरवल बनाएं interval = pd.Interval(left=0, right=10) इंटरवल प्रदर्शित करें print(Interval...\n, interval) इंटरवल में एलिमेंट के अस्तित्व की जांच करें print(

क्लोज्ड टाइम इंटरवल बनाने के लिए, pandas.Interval() का उपयोग करें और closed पैरामीटर सेट करें। दोनों एंडपॉइंट्स के अस्तित्व की जांच करने के लिए, in प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd क्लोज्ड इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में both मान का उपयोग करके क्लोज्ड इंटरवल

ओपन टाइम इंटरवल बनाने के लिए, pandas.Interval() का उपयोग करें और closed पैरामीटर को neither पर सेट करें। दोनों एंडपॉइंट्स के अस्तित्व की जांच करने के लिए, in प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd ओपन इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में neither मान का उपयोग करके ओपन इ

मान लीजिए हमें एक मैट्रिक्स दी गई है जिसमें n पंक्तियां और m कॉलम हैं। हमें मैट्रिक्स में क्रमागत एलिमेंट्स की सबसे बड़ी संख्या ढूंढनी है जहां एलिमेंट्स का GCD 1 से बड़ा है। क्रमागत एलिमेंट्स मैट्रिक्स में क्षैतिज या लंबवत रूप से हो सकते हैं। इसलिए, यदि इनपुट है: 37912 5946 78510 और m = 4, n =

आधा-ओपन टाइम इंटरवल बनाने के लिए, pandas.Interval() का उपयोग करें और closed पैरामीटर को left पर सेट करें। एंडपॉइंट्स के अस्तित्व की जांच करने के लिए, in प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd आधा-ओपन इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में left मान का उपयोग करके आधा-ओपन इ

आधा-क्लोज्ड टाइम इंटरवल बनाने के लिए, pandas.Interval() का उपयोग करें और closed पैरामीटर को right पर सेट करें। एंडपॉइंट्स के अस्तित्व की जांच करने के लिए, in प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd आधा-क्लोज्ड इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में right मान का उपयोग करके

मान लीजिए हमें इंटीजर नंबर्स की एक रेंज दी गई है और हमें उस रेंज में विशेष संख्याएं ढूंढनी हैं। एक विशेष संख्या एक पॉजिटिव इंटीजर है जिसके दशमलव प्रतिनिधित्व में केवल 1 अंक होता है। एक संख्या जिसके दशमलव प्रतिनिधित्व में 1 से अधिक अंक होते हैं, वह भी विशेष हो सकती है यदि वह संख्या अपने दशमलव प्रतिनि

मान लीजिए हमें दो इंटीजर नंबर p और q दिए गए हैं। हमें 2^(2^p) mod q का मान ढूंढना है। आउटपुट एक इंटीजर होना चाहिए। इसलिए, यदि इनपुट p = 5, q = 6 है, तो आउटपुट 4 होगा। समाधान दृष्टिकोण पायथन के अंतर्निर्मित pow() फंक्शन का उपयोग तीन आर्गुमेंट के साथ करें: pow(base, exp, mod) यह मॉड्यूलर एक्सपोनेंश

मान लीजिए हमें एक स्ट्रिंग और एक इंटीजर k दिया गया है। स्ट्रिंग को k बार दोहराकर दूसरी स्ट्रिंग बनाई जाती है। हमारा कार्य नई स्ट्रिंग में उस सबस्ट्रिंग की लंबाई ढूंढना है जहां 2 * (सबस्ट्रिंग में शून्य की संख्या) <= 3 * (सबस्ट्रिंग में एक की संख्या)। इसलिए, यदि इनपुट k = 2, input_str = 0101011 है,

जांचने के लिए कि इंटरवल बाईं तरफ, दाईं तरफ, दोनों तरफ या किसी तरफ से क्लोज्ड नहीं है, interval.closed प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd दोनों तरफ से क्लोज्ड इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में both मान का उपयोग करके क्लोज्ड इंटरवल सेट करें। एक क्लोज्ड इंटरवल (गणि

जांचने के लिए कि इंटरवल बाईं तरफ से क्लोज्ड है या नहीं, interval.closed_left प्रॉपर्टी का उपयोग करें। आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें import pandas as pd इंटरवल बनाएं closed पैरामीटर में left मान का उपयोग करके इंटरवल सेट करें यानी [0, 5) को 0 <= x < 5 द्वारा वर्णित किया जाता है जब closed=left int

मान लीजिए हमें पांच इंटीजर नंबर a, b, c, d, n दिए गए हैं। हमें ((a^b)^(c^d)) mod n ढूंढना है। आउटपुट मान एक इंटीजर नंबर है। इसलिए, यदि इनपुट a = 2, b = 3, c = 2, d = 4, n = 10 है, तो आउटपुट 6 होगा। 2^3 = 8 2^4 = 16 8^16 = 281474976710656 281474976710656 mod 10 = 6 समाधान दृष्टिकोण helper() फंक्शन

0। हमें k का मान ढूंढना है, जहां k = n के f(x) मानों का योग। यहां f(x) मान n के प्रत्येक डिवाइजर के डिवाइजर मानों की संख्या हैं। इसलिए, यदि इनपुट m = 2, a = 1 है, तो आउटपुट 60 होगा। n = 2² × 3³ n = 4 × 27 n = 108 108 के डिवाइजर हैं: 1, 2, 3, 4, 6, 9, 12, 18, 27, 36, 54, 108 प्रत्येक डिवाइजर के f(