numpy+mkl。

NumPy是一个用Python实现的科学计算包，包括：
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
- 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

MKL（英特尔® 数学核心库）是一种高度优化的数学库，用于执行数值密集型操作，包括线性代数、矩阵运算、傅里叶变换和随机数生成等。

NumPy可以与MKL进行集成，从而在进行数值计算时获得更快的速度。

要启用NumPy MKL，请按照以下步骤操作：

1.安装Intel Math Kernel Library软件包

2.安装NumPy

3.运行以下代码，检查NumPy是否使用了MKL：

import numpy as np
print(np.__config__.show())

如果看到类似下面这样的输出，就说明NumPy已经与MKL集成成功了：

mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
blas_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
blas_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
lapack_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']
lapack_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
    library_dirs = ['/path/to/mkl_rt/lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['/path/to/mkl_rt/include']