**### 这个任务是要求你写一个函数transform_image，这个函数接受一个二维NumPy数组和一个整数作为参数。这个函数需要对输入的二维数组进行一系列的处理，包括旋转、翻转、滚动和添加噪声。
以下是Python代码的示例，可以完成这个任务：
#python
import numpy as np
from scipy.ndimage import shift
def transform_image(array, shift):
# 深拷贝一份数组，保证原始数组不受影响
array_transformed = array.copy()
# 执行旋转
array_transformed['1h rotated'] = np.rot90(array, kshear=1)
# 执行翻转
array_transformed['05m flipped'] = np.flipud(array)
# 执行滚动
# 使用scipy的shift函数来实现数组的滚动
# shift函数接受三个参数：被滚动的数组，沿着哪个轴滚动（0表示列，1表示行），滚动的距离
array_transformed['rolled'] = shift(array_transformed, shift, mode='wrap')
# 执行噪声添加
# 使用numpy的random函数来生成符合正态分布的噪声
# random函数接受三个参数：形状、分布（正态分布用'normal'）、平均值和标准差
array_transformed['noised'] = array + np.random.normal(0, 0.05, array.shape)
return array_transformed
在这个函数中，我们使用了numpy和scipy库的一些函数。np.rot90用来旋转数组，np.flipud用来垂直翻转数组，shift函数用来滚动数组，np.random.normal用来生成符合正态分布的噪声。
注意，对于滚动操作，当滚动的距离超出了数组的长度时，会从数组的左侧开始填充，这就是所谓的"wrap around"效果。**
