显示numpy依赖库blas和lapack详细信息的解决方案

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了显示numpy依赖库blas和lapack详细信息的解决方案，希望能对使用Python的同学们有所帮助。

1. 问题描述

  NumPy 的线性代数函数（如 numpy.linalg 中的矩阵分解、求逆、解方程等）依赖于 BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和 LAPACK（Linear Algebra Package）这两个经典的数学库。但在不同平台上的实现细节和性能可能会有所差异。不同的操作系统和软件发行版可能会提供不同的 BLAS/LAPACK 实现。例如：

• OpenBLAS：一个开源的、经过优化的 BLAS 实现。
• Intel MKL（Math Kernel Library）：Intel 提供的针对 Intel 处理器的优化库。
• ATLAS（Automatically Tuned Linear Algebra Software࿰