Para mayor claridad, el post original está preguntando acerca de la matemática (álgebra lineal) bibliotecas (generalmente en FORTRAN o C) que se incluyen con el macOS de Mojave, específicamente LAPACK (Linear Algebra PACKage), BLAS (Basic Linear Algebra Subprogramas) y ATLAS (ajustados Automáticamente Álgebra Lineal Software). Estas bibliotecas están incluidos en el Acelerar marco, la documentación se puede encontrar aquí: Apple BLAS documentación
En mi máquina, estos se encuentran en: /System/Library/Frameworks/Acelerar.Marco
Estas bibliotecas también están incluidos en muchos compilador de FORTRAN paquetes vis-à-vis Intel iFort y similares. También están disponibles aquí: LAPACK y BLAS y ATLAS
El OP también es curioso acerca de que las bibliotecas están vinculados en python y cómo cambiarlas. Estoy enmendando mi respuesta para proporcionar el contexto en esto ya que es relevante para aquellos en la Manzana de la comunidad que el uso de sus máquinas de cálculo intensivo de tareas.
Para determinar en qué bibliotecas numpy está vinculado, abrir terminal y escribir:
python
import numpy as np
np.__config__.show()
Este será el rendimiento de cómo numpy está vinculado. En mi máquina, esto es:
mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/include']
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/include']
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/include']
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_rt', 'pthread']
library_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/lib']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['/Users/wjid/anaconda3/include']
Si usted está preocupado acerca de la eficiencia computacional y el uso de un procesador Intel, es probable que desee utilizar el MKL bibliotecas que se suministran con la Anaconda o Miniconda (lo estoy usando). Si usted desea algo más, es probable que usted tiene que construir desde el código fuente.
