将ATLAS / MKL链接到已安装的Numpy

Question

如何在不重建的情况下将ATLAS / MKL链接到现有的Numpy。我使用Numpy来计算大型矩阵，但发现它非常慢，因为Numpy仅使用1个核来进行计算。经过大量搜索后，我发现我的Numpy没有链接到某些优化的库，例如ATLAS / MKL。这是我的numpy配置：>>>import numpy as np>>>np.__config__.show()blas_info:    libraries = ['blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77lapack_info:    libraries = ['lapack']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77atlas_threads_info:    NOT AVAILABLEblas_opt_info:    libraries = ['blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]atlas_blas_threads_info:  NOT AVAILABLEopenblas_info:  NOT AVAILABLElapack_opt_info:    libraries = ['lapack', 'blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]atlas_info:  NOT AVAILABLElapack_mkl_info:  NOT AVAILABLEblas_mkl_info:  NOT AVAILABLEatlas_blas_info:  NOT AVAILABLEmkl_info:  NOT AVAILABLE因此，我想将ATLAS / MKL链接到Numpy。但是，我的Numpy是通过PIP安装的，所以我不想手动安装，因为我想使用最新版本。我已经做了一些搜索，但它们仅用于从头开始构建。因此，我的问题是：有什么方法可以将ATLAS / MKL链接到Numpy，而无需重新构建？我发现配置信息保存在Numpy安装文件夹的_ config _.py中。那么修改它可以解决我的问题吗？如果是，请告诉我如何？