在anaconda虚拟环境中安装blas库

在anaconda虚拟环境中安装blas库，可以通过以下步骤进行操作：

1. 打开Anaconda Prompt或者终端，激活目标虚拟环境。

2. 使用conda命令安装blas库：

   conda install blas

3. 确定安装成功：

   conda list | grep blas

如果显示出blas库的版本信息，则表示安装成功。

4. 在Python代码中引入blas库：

   import numpy as np
   from scipy.linalg.blas import dgemm

可以使用numpy中的函数调用blas库中的函数，例如：

   a = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64)
   b = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64)
   c = np.zeros((2, 2), dtype=np.float64)
   dgemm(alpha=1.0, a=a, b=b, beta=0.0, c=c)
   print(c)

运行结果为：

   [[19. 22.]
    [43. 50.]]

这表明blas库已经成功安装并且可以在Python中使用。

相关问题

python安装openblas库

Python 安装 OpenBLAS 库可以显著提升科学计算和机器学习任务中的线性代数运算性能。OpenBLAS 是一个高性能的 BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) 库，广泛用于加速矩阵乘法等操作。

### 步骤一：检查系统环境

首先确认您的操作系统是否已经安装了必要的依赖项。对于 Linux 和 macOS 用户来说，通常需要先安装一些基础工具：

- **Linux**（例如 Ubuntu）:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential cmake git libomp-dev

- **macOS**: 可能需要 Xcode Command Line Tools 或 Homebrew 来管理软件包。

如果使用的是 Windows 系统，则建议通过 Anaconda 发行版来简化这个过程。

### 步骤二：获取并构建 OpenBLAS

你可以直接从源码编译最新版本的 OpenBLAS；也可以考虑利用预编译好的二进制文件来进行快速部署。

#### 使用 pip 安装 wheel 包 （推荐）

最简单的方式就是找到适合您平台架构 的.whl 文件然后用pip命令进行本地安装。前往 [Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#openblas) 寻找对应的 `.whl` 文件下载链接，并按照说明完成安装步骤。此网站提供了多种常见库针对Windows系统的封装。

注意选择正确的 Python 版本以及 CPU 架构(32bit vs 64bit)相匹配的wheel文件。

例如，在命令提示符下运行如下指令即可安装已下载到当前目录下的轮子文件：

python -m pip install openblas‑<version>‑win_amd64.whl

将 `<version>` 替换为您实际获得的那个具体编号。

而对于非 Windows 平台，可以直接尝试使用 conda 进行安装：

conda install -c anaconda openblas

这会自动处理好所有相关的依赖关系。

另外一种方式是通过 `apt` 或者其他发行版自带的包管理系统来全局安装它，之后再让 NumPy/SciPy 指向该路径下的共享库实例。不过这种方式可能对虚拟环境中工作的开发者不太友好。

### 配置环境变量（视情况而定）

如果您手动编译或者采用特定位置存放 so/dll 动态连接库，请记得设置 LD_LIBRARY_PATH(Win: PATH)，以便程序能够在加载时定位所需资源。

---

上述指导涵盖了大部分场景下的需求，但对于某些特殊应用而言，或许还需要进一步调整配置选项以达到最佳效果。