Pour plus de clarté, le message original concerne les bibliothèques mathématiques (algèbre linéaire) (généralement en FORTRAN ou C) incluses dans MacOS Mojave, notamment LAPACK (Linear Algebra PACKage), BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) et ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software). Ces bibliothèques sont incluses dans le framework Accelerate, dont la documentation peut être trouvée ici : Documentation sur Apple BLAS
Sur ma machine, ils sont situés ici : /System/Library/Frameworks/Accelerate.Framework
Ces bibliothèques sont également incluses dans de nombreux paquets de compilateurs FORTRAN vis-à-vis d'Intel iFort et autres. Elles sont également disponibles ici : LAPACK y BLAS y ATLAS
L'OP est également curieux de savoir quelles bibliothèques sont liées à Python et comment les modifier. Je modifie ma réponse pour fournir un contexte à ce sujet, car il est pertinent pour les membres de la communauté Apple qui utilisent leurs machines pour des tâches de calcul intensif.
Pour déterminer quelles bibliothèques numpy est lié, ouvrez un terminal et tapez :
python
import numpy as np
np.__config__.show()
Cela donnera la façon dont numpy est lié. Sur ma machine c'est :
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 vous êtes soucieux de l'efficacité des calculs et que vous utilisez un processeur Intel, vous voudrez probablement utiliser les bibliothèques MKL fournies avec Anaconda ou Miniconda (ce que j'utilise). Si vous voulez autre chose, vous devrez probablement construire à partir des sources.
