将G[S]转换为正规式\n\nS→aA\nS→a\nA→aA\nA→dA\nA→a\nA→d\n

根据提供的引用内容，将G[S]转换为正规式的步骤如下：

1. 将G[S]转换为G[NF]，其中NF表示无左递归的文法。

S → aA | a
A → dA | aA | d | a

2. 消除G[NF]中的左递归。

S → aA | a
A → aA' | dA' | a | d
A' → aA' | dA' | ε

3. 将G[NF]转换为G[Chomsky]，其中Chomsky表示Chomsky范式。

S → AX | a
A → BY | CZ | a | d
X → A
Y → A
Z → A

4. 将G[Chomsky]转换为正规式。

S → aR1
R1 → XR2
R2 → R3Y | R3Z
R3 → aR3 | dR3 | ε
X → a
Y → a
Z → a

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怎么将dataframe中类型为datetime64[ns]转换为date

可以使用`dt.date`方法将DataFrame中的`datetime64[ns]`类型转换为`date`类型。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10'),
    'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
})

# 将date列中的datetime64[ns]类型转换为date类型
df['date'] = df['date'].dt.date

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

         date  value
0  2021-01-01      1
1  2021-01-02      2
2  2021-01-03      3
3  2021-01-04      4
4  2021-01-05      5
5  2021-01-06      6
6  2021-01-07      7
7  2021-01-08      8
8  2021-01-09      9
9  2021-01-10     10

在上面的代码中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含一个`date`列和一个`value`列。然后使用`dt.date`方法将`date`列中的`datetime64[ns]`类型转换为`date`类型。最后将转换后的DataFrame打印输出。

怎么将'python datetime64[ns]'转换为int。

要将'python datetime64[ns]'转换为int，您可以使用`numpy`库中的`astype(int)`方法。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个示例的datetime64[ns]对象
dt = pd.to_datetime('2022-01-01')

# 将datetime64[ns]转换为int
dt_int = np.datetime64(dt).astype(int)

print(dt_int)

这将输出一个表示日期时间的整数值。请注意，转换后的整数值表示的是自纪元以来的纳秒数。