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得到一个数字的所有因数最好的办法是什么？: 这是非常愚蠢的方式： def divisorGenerator(n): for i in xrange(1,n/2+1): if n%i == 0: yield i yield n 我想得到的结果是类似于这个，但我想要一个更聪明的algorithm（这一个是太慢，愚蠢的:-) 我可以快速find主要因素和多样性。我有一个生成器，以这种方式生成的因素：（factor1，multiplicity1）（因子2，重数2）（factor3，multiplicity3）等等… 即输出 for i in factorGenerator(100): print i 是： (2, 2) (5, 2) 我不知道这对于我想要做的事有多大用处（我把它编码为其他问题），无论如何，我想要一个更聪明的方法 for i in divisorGen(100): print i 输出这个： 1 2 4 5 10 20 25 50 100 更新：非常感谢格雷格Hewgill和他的“聪明的方式”:)计算1亿的所有因数花了0.01s与他的方式反对39愚蠢的方式在我的机器上，非常酷：D 更新2：停止说这是这个职位的重复。计算给定数字的除数不需要计算所有除数。这是一个不同的问题，如果你认为它不是那么在维基百科上寻找“除数函数”。 […]

有没有简单的方法来腌制一个Python函数（或以其他方式序列化其代码）？: 我试图通过networking连接（使用asyncore）传输一个函数。是否有一个简单的方法来序列化一个Python函数（至less在这种情况下，将不会有副作用）的传输？我最好喜欢有一对类似于这些function： def transmit(func): obj = pickle.dumps(func) [send obj across the network] def receive(): [receive obj from the network] func = pickle.loads(s) func()

使用字典在pandas列中重新映射值: 我有一个字典，看起来像这样： di = {1: "A", 2: "B"} 我想将其应用于类似于以下内容的dataframe的“col1”列： col1 col2 0 wa 1 1 2 2 2 NaN 要得到： col1 col2 0 wa 1 A 2 2 B NaN 我怎么能最好的做到这一点？出于某种原因，与此相关的Googlesearch条款仅向我显示了有关如何从字典创build列的链接，反之亦然： – /

如何在string.replace中input正则expression式？: 我需要一些关于声明正则expression式的帮助。我的input如下所示： this is a paragraph with<[1> in between</[1> and then there are cases … where the<[99> number ranges from 1-100</[99>. and there are many other lines in the txt files with<[3> such tags </[3> 所需的输出是： this is a paragraph with in between and then there are cases … where the number ranges from 1-100. […]

将多个函数应用于多个groupby列: 该文档展示了如何在输出列名称作为关键字的情况下，使用dict一次对groupby对象应用多个函数： In [563]: grouped['D'].agg({'result1' : np.sum, …..: 'result2' : np.mean}) …..: Out[563]: result2 result1 A bar -0.579846 -1.739537 foo -0.280588 -1.402938 但是，这只适用于系列groupby对象。而且当一个字典同样通过DataFrame传递给一个组时，它期望这个键是该函数将被应用到的列名。我想要做的是将多个函数应用于多个列（但某些列将被多次操作）。此外，一些函数将取决于groupby对象中的其他列（如sumif函数）。我目前的解决scheme是逐列，并执行类似上面的代码，使用lambdas函数依赖于其他行。但是这需要很长时间（我认为遍历groupby对象需要很长时间）。我将不得不改变它，这样我遍历整个groupby对象在一次运行，但我想知道是否有一个在pandas内置的方式做到这一点干净。例如，我试过类似的东西 grouped.agg({'C_sum' : lambda x: x['C'].sum(), 'C_std': lambda x: x['C'].std(), 'D_sum' : lambda x: x['D'].sum()}, 'D_sumifC3': lambda x: x['D'][x['C'] == 3].sum(), …) 但正如所料，我得到一个KeyError（因为如果从DataFrame调用agg ，键必须是一个列）。是否有任何内置的方法来做我想做的事情，或者可能会添加这个function，或者我只需要手动遍历groupby？ […]

在单行命令行中执行Python多行语句: 我正在使用Python与-c来执行一个单线循环，即： $ python -c "for r in range(10): print 'rob'" 这工作正常。但是，如果我在for循环之前导入模块，则会出现语法错误： $ python -c "import sys; for r in range(10): print 'rob'" File "<string>", line 1 import sys; for r in range(10): print 'rob' ^ SyntaxError: invalid syntax 任何想法如何可以解决？把它作为一个单行程序，这样我就可以把它包含在一个Makefile中，这一点很重要。

如何将项目添加到一个numpy数组: 我需要完成以下任务：从： a = array([[1,3,4],[1,2,3]…[1,2,1]]) （每行添加一个元素）到： a = array([[1,3,4,x],[1,2,3,x]…[1,2,1,x]]) 我已经尝试做像[n] =数组（[1,3,4，x]）的东西但是大块头抱怨形状不匹配。我尝试迭代通过a和附加元素x到每个项目，但更改不反映。任何想法，我怎么能做到这一点？