반복문 대신 NumPy 배열 사용

ndarray_instead_for.py

import random
import numpy as np

def gen_sim_pure_python():
  """Pure Python"""
  prices = [[np.random.randint(5,1000)] for i in range(10)]
  changes = [[np.random.uniform(-0.3, 0.3) for i in range(90)] for i in range(10)]
  for p, c in zip(prices, changes):
      for delta in c:
          p.append(p[-1]*(1+delta))
  return prices


def gen_sim_price(num_stocks=10, num_days=90):
    """주식 종목 가격 시뮬레이션. 
    지정된 종목 개수에 대한 지정된 일수만큼의 모의 가격 생성"""
    prices = np.random.randint(5,1000, size=num_stocks)
    changes = 1+np.random.uniform(low=-0.3, high=0.3, 
                                  size=(num_days, num_stocks))
    prices =  prices * changes.cumprod(0)

    return prices

주식 종목 10개의 90일간의 가격이 하루 [-30%, 30%] 범위에서 무작위로 변경된다고 가정한 가격 시뮬레이션 생성 함수 정의: 1) 순수 파이썬으로 작성한 gen_sim_pure_python과 2) numpy를 활용해 같은 작업을 수행하는 gen_sim_numpy 함수입니다.

파이썬의 NumPy와 Pandas를 사용하면, 반복문을 거의 사용하지 않고도 데이터를 처리할 수 있습니다. 작성하고 관리하는 코드가 줄어들 뿐만 아니라, 성능도 최대 수 백배까지 빠릅니다.