MacOS、Ubuntu、RedHatの環境でnumpyとscipyを使用しています。 通常、利用可能なパッケージマネージャー（たとえば、mac ports、apt、yum）を使用してnumpyをインストールします。NumpyがBLASライブラリを使用しているかどうか調べる
しかし、手動でNumpyをコンパイルしないと、どのようにBLASライブラリを使用することができますか？ Macのポートを使用すると、ATLASは依存関係としてインストールされます。しかし、実際に使用されているかどうかはわかりません。私が単純なベンチマークを実行するとき、numpy.dot()関数には約が必要です。 Eigen C++ライブラリを使用して計算されたドット積よりも2倍の時間です。私は、これは妥当な結果であるかどうかわからないです。..
敬具、あなたはライブラリが設定されているかを確認するnumpy.show_config()をチェックしたい アポ
numpy.show_config()は必ずしも信頼できる情報を提供しません。例えば、私はUbuntuの14.04で、np.show_config()の出力は次のようになりますapt-get install python-numpy場合：numpyのは、標準CBLASライブラリを使用しているかのように
に見えます。しかし、numpyがlibopenblas-devパッケージを介してインストールしたOpenBLASを使用しているという事実を知っています。
* nixのを確認するための最も確実な方法は、私は、Macを所有していない（実行時に反対のライブラリnumpyのリンクを共有するかを調べるためにlddを使用することですが、私はあなたの代わりにotool -Lを使用することができると思いますldd）。 V1.10より古いnumpyののバージョンの
：
~$ ldd /<path_to_site-packages>/numpy/core/_dotblas.so
_dotblas.soが存在しない場合、これはおそらく、それが最初にコンパイルされたときnumpyのは、任意のBLASライブラリを検出できなかったことを意味この場合、BLAS依存コンポーネントのいずれも構築されません。
numpy v1の場合。10以降：
_dotblas.so has been removedていますが、代わりにmultiarray.soの依存関係を確認することができます。
apt-get経由でインストールnumpyののバージョンを見てみると ~$ ldd /<path_to_site-packages>/numpy/core/multiarray.so
：
~$ ldd /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_dotblas.so
linux-vdso.so.1 => (0x00007fff12db8000)
libblas.so.3 => /usr/lib/libblas.so.3 (0x00007fce7b028000)
libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007fce7ac60000)
libm.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6 (0x00007fce7a958000)
libpthread.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 (0x00007fce7a738000)
/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007fce7ca40000)
/usr/lib/libblas.so.3 is actuaシンボリックリンクの連鎖の始まり。私はreadlink -eを使用して彼らの究極の目標にそれらに従うなら、私は彼らが私のOpenBLAS共有ライブラリを指していることを参照してください。私を助け
~$ readlink -e /usr/lib/libblas.so.3
/usr/lib/openblas-base/libblas.so.3
。
numpy.show_config（）は私のDebian Linuxでは情報が利用できないと伝えます。
しかし、/ usr/lib/python3/dist-packages/scipy/libには、blasのサブディレクトリがあります。サブディレクトリテストには、BLAS用のテストプログラムがいくつかあります。
これが役に立ちます。
どうもありがとう！実際には、標準のlibblasライブラリを使用しています... – Apoptose