已知运输问题 Ai为产地，ai为产地Ai的产量（i=1,2,3）；Bj为销地，bj为销地Bj的销量（j=1,2,3,4）；每个方格右上角数字为产地Ai运输产品到销地Bj的单位运价cij （i=1,2,3, j=1,2,3,4）。基于西北角法或最小元素法，用python编程设计实现求解该运输问题基本可行解的算法，确定该运输问题的一个基本可行解。

以下是使用Python实现基于西北角法的运输问题算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义运输问题的数据
A = np.array([150, 200, 100])  # 产地Ai的产量
B = np.array([120, 80, 70, 180])  # 销地Bj的销量
C = np.array([[4, 6, 9, 8], [5, 3, 7, 6], [8, 5, 2, 7]])  # 单位运价cij

# 初始化变量
X = np.zeros((3, 4))  # 运输量
i = 0  # 当前产地Ai的下标
j = 0  # 当前销地Bj的下标

# 西北角法求解基本可行解
while i < 3 and j < 4:
    if A[i] < B[j]:
        X[i][j] = A[i]
        B[j] -= A[i]
        i += 1
    else:
        X[i][j] = B[j]
        A[i] -= B[j]
        j += 1

# 输出结果
print("基本可行解X：")
print(X)
print("总运输成本：", np.sum(X * C))

代码中，首先定义了运输问题的数据，包括产地Ai的产量、销地Bj的销量、单位运价cij。然后初始化变量，包括运输量X、当前产地Ai的下标i、当前销地Bj的下标j。在while循环中，按照西北角法的思路依次填充运输量X的每一个元素，直到遍历完所有产地和销地。最后输出基本可行解X和总运输成本。