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要检查两个共享封闭端点的Interval对象是否重叠，可以使用Python的Pandas库中的Interval对象和IntervalIndex对象。Interval对象代表了一条带有两个端点的封闭区间，IntervalIndex对象则代表了一组Interval对象的集合，可以对其进行各种操作。下面是具体的代码实现。

首先，导入必要的库：

import pandas as pd
from pandas.api.types import CategoricalDtype

接下来，我们可以创建两个Interval对象并进行比较，如下所示：

# 创建两个Interval对象
i1 = pd.Interval(left=0, right=5, closed='both')
i2 = pd.Interval(left=3, right=7, closed='both')

# 检查两个Interval对象是否重叠
if i1.overlaps(i2):
    print("i1 and i2 overlap")
else:
    print("i1 and i2 do not overlap")

上述代码中，我们首先使用pd.Interval()函数创建了两个Interval对象。其中，left参数和right参数分别指定了区间的左端点和右端点，closed参数指定了区间是否包含左右端点，’both’表示两端都包含在区间内。接着，我们使用Interval对象的overlaps()方法检查两个Interval对象是否重叠。若重叠，则输出“i1 and i2 overlap”，否则输出“i1 and i2 do not overlap”。

下面，我们将多个Interval对象组合成IntervalIndex对象，进一步展示Pandas库中处理封闭区间的能力。具体实现代码如下：

# 将多个Interval对象组合成IntervalIndex对象
idx = pd.IntervalIndex.from_tuples([(0, 5), (3, 7), (10, 15)])

# 检查IntervalIndex对象中的Interval对象是否重叠
pairs = idx.get_indexer_overlaps(idx)
for i, j in zip(*pairs.nonzero()):
    if i < j:
        print(f"{idx[i]} overlaps {idx[j]}")

上述代码中，我们首先使用pd.IntervalIndex.from_tuples()函数将多个Interval对象组合成一个IntervalIndex对象。其中，每个元组都代表了一个Interval对象，元组的第一个元素是区间的左端点，第二个元素是区间的右端点。接着，我们使用IntervalIndex对象的get_indexer_overlaps()方法获取其中每个Interval对象与其他Interval对象的重叠情况。最后，通过遍历重叠矩阵pairs找到所有重叠的Interval对象并输出结果。

以上就是利用Python Pandas库检查两个共享封闭端点的Interval对象是否重叠的详细讲解。