NumPy是Python中一个开源的科学计算库,它使得Python能够支持大量的数组或者矩阵运算,以及其他科学计算上常用的函数。而NumPy+MKL(Intel Math Kernel Library)则是在NumPy的基础上加入了Intel Math Kernel Library(MKL)的支持。以下是numpy+mkl和numpy的具体区别:
性能
NumPy+MKL:作为Intel公司提供的优化库,专门用于加速计算机上的NumPy运算。它利用了Intel MKL的优化技术和多核平台,因此在性能方面比NumPy更快,特别是在进行大规模的科学计算时,使用NumPy+MKL可以大幅提升计算速度。NumPy:作为一个通用的计算库,NumPy没有针对特定平台的优化,因此在性能上可能不如NumPy+MKL。NumPy+MKL:安装通常涉及两个步骤,首先安装基础的NumPy库,然后选择一个包含了MKL支持的版本。或者,在安装时可以特别指定使用MKL,或者手动在代码中指定。NumPy:安装相对简单,用户只需从Python包管理器(如pip)或Anaconda等发行版中安装即可。适用场景
NumPy+MKL:更适合需要进行大规模科学计算、对计算性能有较高要求的场景。NumPy:适用于各种科学计算场景,特别是当计算规模较小或对性能要求不高的场景。综上所述,NumPy+MKL和NumPy在性能、授权方式、安装和使用以及适用场景等方面存在差异。用户可以根据自身需求和实际情况选择适合的版本。