Question

我有两个Python环境（3.6）。

我通过conda在一个环境中安装了软件包，而通过pip在另一个环境中安装了软件包。

然后，我发现由conda提供的numpy和pandas的运行速度比pip版本快（在大多数情况下）。

想知道为什么会这样。那是因为他们在编译过程中使用了不同的配置吗？

Answer 1

是的，这种差异很可能是由于不同的编译配置所致。 Numpy使用了低级的fortran库BLAS和LAPACK。从pip获得的numpy与从conda获得的numpy相比，使用BLAS和LAPACK的不同实现进行编译。后者使用MKL实现，该实现专门针对Intel处理器进行了优化。

您可以通过以下方法检查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（正如 crisb 所指出的那样）。