我有两个Python环境（3.6）。
我通过 conda 在一个环境中安装软件包，通过 pip 在另一个环境中安装软件包。
然后我发现 conda 提供的 numpy 和 pandas 比 pip 版本运行得更快（对于大多数场景）。
只是想知道为什么会发生这种情况。这是因为他们在编译过程中使用了不同的配置吗？
是的，这种差异很可能是由于不同的编译配置造成的。 Numpy 使用低级 fortran 库BLAS https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms and LAPACK https://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK。从 pip 获得的 numpy 是使用与从 conda 获得的 numpy 不同的 BLAS 和 LAPACK 实现进行编译的。后者使用的是MKL https://en.wikipedia.org/wiki/Math_Kernel_Library专门针对英特尔处理器进行优化的实现。
您可以通过以下方式检查 numpy 在特定环境中使用的实现：
import numpy as np
np.show_config()
可以找到一些比较基准here http://markus-beuckelmann.de/blog/boosting-numpy-blas.html（正如已经指出的crisb).
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