Python

모델링 코드를 작성하거나 전처리를 진행할 때 가장 중요한 것은 코드의 "효율성"이다.이 때 가장 많이 활용하는 것이 바로 vectorization(벡터화)인데, 아직도 나를 포함하여 많은 학생 및 연구자들은 매우 비효율적인 무한 for 루프 코딩 스타일에서 벗어나지 못하고 있는 것이 현실이다...따라서 이번 글을 통해 개념을 확실히 다져보도록 하자! (혹시 오개념이 있다면 댓글로 편하게 지적해주세요) 1. 벡터화가 뭐 그렇게 중요한가..?> 네!!! 중요해요!!!!! 많이들 벡터화=시간복잡도 감소 라고 생각하지만, 대부분의 경우 알고리즘적으로 Big-O는 동일하다. 예를 들어 N개 원소에 y = x*2 + 1을 적용하면 for문과 벡터화 모두 O(N)이다. 그럼에도 불구하고 벡터화가 빠른 이유는,- ..

1. 함수아래와 같이 파이썬으로 구출하는 블록체인 네트워크에서 '암호해시 함수', '거래 내역 저장함수', '채굴 함수' 등을 만들어서 활용해볼 것이다.import timeimport datetimeimport hashlibimport jsonimport requests# 블록 해시 함수def hash(block): # hashes a block block_string = json.dumps(block, sort_keys=True).encode() # hash 라이브러리로 sha256 사용 return hashlib.sha256(block_string).hexdigest()# 거래 내역 저장 함수def new_transaction(self, sender, recipient, amou..