为助手函数分配守护进程线程时发生分段错误

Question

我正在对一个拥有5500万行的数据集进行数据分析。具体来说，我计算的是地球上两点之间的总距离，这是一个球体，给定它们的纬度和经度坐标。我用来计算这个距离的公式是哈弗森公式。我使用numpython库对每一组点执行haversine计算。你知道吗

考虑到我的数据集的大小，充分利用我的处理器拥有的所有4个线程是非常有益的。因此，我使用下面的代码片段来分发我的Pandas数据帧的片段（我使用的数据结构存储所讨论的两点的纬度和经度值），并将每个线程分配给处理每个片段的helper函数：

CHUNK_AMOUNT = 4  #set this value to the number of threads you can afford to use
ind = 0 #start index of each slice, and set is the pandas dataframe
for i in range(CHUNK_AMOUNT):
    chunk = set[ind:int((i+1)*(set.shape[0]/CHUNK_AMOUNT))]
    t = threading.Thread(target=calculate_abs_displacement, args=(chunk, i))
    #calculate_abs_displacement is the implementation of the haversine distance  
    t.setDaemon(True)
    t.start()
    ind = int((i+1)*(set.shape[0]/CHUNK_AMOUNT))

然而，当我运行我的代码时，我得到以下错误：分段错误（core转储）。为了便于参考，我在一台本地机器（不是虚拟机）上运行ubuntu16.04 LTS，该机器采用四核Intel core i5-2400 CPU。你知道吗

为了便于参考，当我在terminal中运行“top”命令时，我发现只有一个核的利用率为100%，而其余的核的利用率为0%。然后，在控制台中显示错误消息后，所有CPU内核的使用率都为0%。这种不稳定行为的原因是什么？你知道吗