[python]numpy和numpy+mkl区别
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。
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