怎么让我的numpy依赖MKL库

如果你使用的是Anaconda发行版，可以使用以下命令安装NumPy和MKL库：

conda install numpy mkl

如果你使用的是pip，可以使用以下命令安装NumPy和MKL库：

pip install numpy mkl

如果你已经安装了NumPy但是没有MKL库，可以使用以下命令将NumPy重新编译以依赖于MKL库：

pip uninstall numpy
pip install numpy --no-cache-dir --no-binary :all: --only-binary :none: -vvv

这将从源代码重新编译NumPy并将其链接到MKL库。注意，这可能需要一些时间来完成。

相关问题

numpy-mkl如何下载

`numpy-mkl` 是 `NumPy` 的一个优化版本，它包含了 Intel 的 Math Kernel Library (MKL) 支持，通常用于加速数学运算。由于涉及到特定的库文件和安装步骤，这里给出一般的指导：

1. **检查你的系统需求**：确保你的系统支持 MKL，并且已经安装了必要的依赖，如 Python、NumPy 和 C/C++ 编译器。

2. **访问Intel官方网站**：通常，Intel会提供适用于各种操作系统（如 Windows、Linux 或 macOS）的 MKL 安装包。访问 https://www.intel.com/content/www/us/en/download-center.html 搜索 "Intel MKL" 并找到适合的版本。

3. **选择 NumPy-MKL 版本**：在 MKL 官方下载页面，查找包含对 NumPy 支持的 MKL 分支，比如 "numpy" 或者 "openblas"。

4. **下载并安装**：根据你的Python环境，可能会有针对不同Python版本的预编译二进制包（.whl），或者需要源码安装。下载对应版本的 .whl 文件，然后通过 `pip install` 来安装，例如：

   pip install numpy-mkl.whl

5. **验证安装**：安装完成后，你可以运行 `import mkl; print(mkl.get_version())` 来确认是否成功导入 MKL。

**注意事项**：
- 安装过程可能需要管理员权限。
- 如果遇到版本兼容性问题，可能需要先卸载原有的 NumPy，再安装 `numpy-mkl`。

anaconda安装numpy_mkl

安装Anaconda后，你可以使用Anaconda自带的包管理工具conda来安装numpy_mkl。首先，确保你已经打开了Anaconda的虚拟环境。然后，运行以下命令来安装numpy_mkl：

conda install numpy_mkl

这将会自动解决依赖关系并安装numpy_mkl包。安装完成后，你就可以在你的代码中导入numpy模块了。 请注意，如果你使用的是conda下载的numpy_mkl，那么你就不能使用pip来安装numpy_mkl，因为可能会导致软件冲突。 确保你按照上述步骤进行安装，这样你就可以成功安装anaconda中的numpy_mkl了。如果在安装过程中遇到任何问题，请检查你的环境变量是否正确设置，并确保已经安装了正确版本的Anaconda和numpy_mkl。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [windows环境下python2.7、pycharm、numpy_mkl、scipy、sklearn、Matplotlib、jupyter完整安装教程](https://blog.csdn.net/LETUTU/article/details/78443390)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [❀安装第三方库❀win10，anaconda虚拟环境下安装cv2，numpy](https://blog.csdn.net/weixin_44649780/article/details/123944800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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