如何解决在 python notebook pandas df.map 中运行相同单元两次时的性能差异
我目前正在使用 python notebook 运行以下我想映射到 pandas 系列的函数。
def get_number_of_activated_pixels(image_path):
im = io.imread(image_path)
n_activated = (im > 0).sum()
return n_activated
该函数简单地使用 skimage 的 io 将图像路径读入一个 numpy 数组，然后返回非 0 像素的数量。
当我尝试使用 df.map 函数将该函数应用于包含路径的系列时，当我第二次运行同一个单元格时，我得到了截然不同的性能。
我在单元格中使用下面的代码片段：
start = timer()
test = test_df.map(get_number_of_activated_pixels)
end = timer()
print(end - start) # Time in seconds
当我第一次运行单元格时，大约需要 100 秒，而当我第二次运行同一个单元格时，它只运行了 18 秒。
我可以将这种巨大的性能差异归因于什么？ python 在幕后做一些缓存吗？如果是这样，有人可以详细说明发生了什么吗？
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