私は1台のマシンに複数のvirtualenvを持っていますが、どれもnumpyとpandasが必要です。私はそれぞれのvirtualenvごとに別々のコピーを作成したいと思いますが、それらのvirtualenvの作成にかなりの時間がかかります。あなたがwheelパッケージを利用することができnumupとpandasでスピードアップvirtualenvを作成
pip install my_precompiled_numpy
：のようなものを一度だけ私のマシン上でnumpyのとパンダをプリコンパイルするために、次に行うにはいくつかのよく定義された方法はあります。継続的な統合ビルドについては、pandasでこれを行い、基本的にダウンロードして非常に高速にインストールできるようにします。
ci/speedpack/build.shをご覧ください。このスクリプトは基本的に、私たちが使用する（numpyとscipyを含む）ホイールの束をCI用に構築します。これらは実際にはサーバーに格納され、その後travis-ciが実行されるとそこから引き出されます。
ci/install.shを見て、インストールプロセスの仕組みを見てください。
あなたの状況では、サーバーが過剰使用されている可能性がありますが、ローカルのレポをセットアップしてそこからホイールをインストールすることができます。
古い質問ですが、最近の洞察力を追加できると思いました。同じプロジェクトでOSXとWindowsの両方で作業しています。私はnumpyなどのバイナリインストールを取得しようとすると、Windows側で数多くの遅延（主に正しいファイルを取得するなど）を行っています。最近、Anaconda Distributionを使用するように切り替えて、生活を簡素化する素晴らしい仕事をしています。それは焼き付けられた、そして、かなりの人生を簡素化する仮想環境の独自の風味を持っています。
ホイールは開発ライブラリなしで動作しますか？ 'ImportError：/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/linalg/lapack_lite.so：未定義シンボル：dpotrf_'と続きます。 numpyホイールを動作させるためにCIサーバにどのライブラリをインストールしますか？ – utapyngo
Cythonでソースからnumpyをインストールしたことに気付きました。どうして？ – utapyngo
ソースからインストールして、numpyや他のlibsの複数のバージョンに対してテストできるようにします。パッケージマネージャーに依存することなく、CIの反復処理を高速化する最も簡単な方法でした（Ubuntuがnumpyなどの複数のバージョンを追跡するかどうかは分かりません）。私たちはソースから一回しかビルドしないので、ホイールを介してパッケージを再利用することができます。 –