numpy.show_config()并不总是提供可靠的信息.例如,如果我在Ubuntu 14.04上apt-get install python-numpy,则np.show_config()的输出如下所示：

blas_info:

libraries = ['blas']

library_dirs = ['/usr/lib']

language = f77

lapack_info:

libraries = ['lapack']

library_dirs = ['/usr/lib']

language = f77

atlas_threads_info:

NOT AVAILABLE

blas_opt_info:

libraries = ['blas']

library_dirs = ['/usr/lib']

language = f77

define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]

atlas_blas_threads_info:

NOT AVAILABLE

openblas_info:

NOT AVAILABLE

lapack_opt_info:

libraries = ['lapack', 'blas']

library_dirs = ['/usr/lib']

language = f77

define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]

...

看起来numpy正在使用标准的CBLAS库.但是,我知道numpy正在使用OpenBLAS,我通过libopenblas-dev软件包安装.

检查* nix最明确的方法是使用ldd来找出运行时哪些共享库numpy链接(我没有Mac,但我认为你可以使用otool -L代替ldd).

>对于早于v1.10的numpy版本：

~$ldd //numpy/core/_dotblas.so

如果_dotblas.so不存在,这可能意味着numpy在最初编译时未能检测到任何BLAS库,在这种情况下,它根本不构建任何与BLAS相关的组件.

>对于numpy v1.10和更新版：

~$ldd //numpy/core/multiarray.so

看看我通过apt-get安装的numpy版本：

~$ldd /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/_dotblas.so

linux-vdso.so.1 => (0x00007fff12db8000)

libblas.so.3 => /usr/lib/libblas.so.3 (0x00007fce7b028000)

libc.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6 (0x00007fce7ac60000)

libm.so.6 => /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6 (0x00007fce7a958000)

libpthread.so.0 => /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0 (0x00007fce7a738000)

/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007fce7ca40000)

/usr/lib/libblas.so.3实际上是一系列符号链接的开头.如果我使用readlink -e跟随他们到他们的最终目标,我看到他们指向我的OpenBLAS共享库：

~$readlink -e /usr/lib/libblas.so.3

/usr/lib/openblas-base/libblas.so.3