Jupyter Notebook代码运行异常缓慢问题求助

编辑说明：这是我在本站的第二篇帖子，我尽力遵循社区规范，但此前存在疏漏，现已重写原文以提升清晰度。
声明：我作为物理专业学生仅熟悉Matlab，目前自学Python基础，英语非母语，恳请谅解。

我在新Jupyter Notebook中编写的代码部分运行异常缓慢，部分需数分钟执行且无报错，在Colaboratory运行同样脚本也有相同问题。

初始化代码（无报错，此前在其他脚本使用正常） #

%matplotlib inline
%matplotlib widget

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize as opt
from scipy.optimize import curve_fit

运行缓慢的代码片段 #

1. 单独运行以下代码需10-20秒（其中c = 299792458为光速，单位：m/s）：

f = c*[1/472e-9, 1/505e-9, 1/525e-9, 1/588e-9, 1/611e-9]

2. 以下代码块运行耗时30秒至数分钟，但每行单独执行瞬间完成，每个CSV仅含20个三位数：

intens = np.arange(5,101,5)

A = np.loadtxt('A.csv',delimiter=',',unpack=True)
A = np.flip(A)*1e-3

B = np.loadtxt('B.csv',delimiter=',',unpack=True)
B = np.flip(B)*1e-3

C = np.loadtxt('C.csv',delimiter=',',unpack=True)
C = np.flip(C)*1e-3

D = np.loadtxt('D.csv',delimiter=',',unpack=True)
D = np.flip(D)*1e-3

E = np.loadtxt('E.csv',delimiter=',',unpack=True)
E = np.flip(E)*1e-3

环境信息 #

• 设备：MacBook Air M1
• 运行方式：通过Anaconda运行Jupyter Notebook
• 设备状态：400GB以上可用空间，慢代码运行时RAM占用骤增，系统监控无其他异常，后台无额外程序
• 日常用途：仅用于PDF处理、Matlab编程等

已排查情况 #

相关问题暂未找到满意答案，有人推测与导入的C语言执行库有关，但我此前以相同方式使用这些库并未出现问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者propriofede