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 = 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)]

atlas_info:

  NOT AVAILABLE

lapack_mkl_info:

  NOT AVAILABLE

blas_mkl_info:

  NOT AVAILABLE

atlas_blas_info:

  NOT AVAILABLE

mkl_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？