Python：我有16个cpu核——这是否意味着当我运行16个Jupyter笔记本时，每个都完全使用一个核？

我有一个大的数据框，从中通过循环获取子集，并对这些数据进行一些分析。我可以简单地复制jupyter笔记本，在数据的不同部分启动算法，然后记录结果，即通过本地csv。在那之后，我会把我的结果重新组合起来

这样行吗？或者当我打开一个新的笔记本时，所有的内核都只使用一个cpu吗？我使用的是一台服务器，所以如果需要，我可以使用多达16个内核

我试着用谷歌搜索，但大多数问题都需要运行jupyter笔记本，在那里你可以访问和写入相同的数据集，我不一定需要上面提到的漫游

---

编辑：也许可以重新表述这个问题：每个打开的jupyter笔记本/内核是否都使用单独的cpu？

您应该查看dask。dataframe:谢谢，evamicur:只是快速查看了一下；我有足够的内存使用所有的数据，所以这不是一个问题；我只需要加快整个过程，而不修改实际值（只是因为我不能）；因此，我的问题是指向一个快速而肮脏的修复，如果你能发布实际的分析代码，我们也许可以加快速度谢谢你的评价：只是不知道如何将代码“转换”成MWE在这里。。。你知道我上面的问题是什么吗？如果你想让它在很多内核上运行，我认为dask是最简单的方法。根据您的问题，您可能能够进行多进程处理，并对多个进程进行分析