はい、Pythonにはハンガリーのアルゴリズムを実装するために使用できるライブラリがいくつかあります。最も一般的に使用されるライブラリの1つはscipy.optimizeです。これは、割り当ての問題を解決するための関数linear_sum_assignmentを提供します。使用方法は次のとおりです。

`` `
npとしてnumpyをインポートします
scipy.optimizeインポートlinear_sum_assignmentから

cost_matrix = np.array（[[4、1、3]、[2、0、5]、[3、2、2]]））
row_ind、col_ind = linear_sum_assignment（cost_matrix）

print（ "最小コスト："、sum（cost_matrix [row_ind、col_ind]）））
print（ "assignments："、list（zip（row_ind、col_ind）））

`` `

上記のコードでは、Linear_Sum_Assignmentは、最小コストの割り当てに対応する行と列のインデックスを返します。この関数は、Cost_Matrixを入力として取得し、最適な割り当ての行インデックスと列インデックスを返します。これは、コストマトリックスの対応するエントリで値を合計することで最小コストを計算するために使用できます。
Yes, there are several libraries in Python that you can use to implement the Hungarian algorithm. One of the most commonly used libraries is scipy.optimize, which provides the function linear_sum_assignment for solving the assignment problem. Here's how you can use it:

```
import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

cost_matrix = np.array([[4, 1, 3], [2, 0, 5], [3, 2, 2]])
row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix)

print("Minimum cost:", sum(cost_matrix[row_ind, col_ind]))
print("Assignments:", list(zip(row_ind, col_ind)))

```

In the above code, linear_sum_assignment returns the indices of the rows and columns that correspond to the minimum cost assignment. The function takes the cost_matrix as input and returns the row indices and column indices of the optimal assignment, which can be used to compute the minimum cost by summing up the values at the corresponding entries of the cost matrix.