如何在不重建的情況下將ATLAS / MKL鏈接到現有的Numpy。我使用Numpy來計算大型矩陣，但發現它非常慢，因為Numpy僅使用1個核來進行計算。經過大量搜索后，我發現我的Numpy沒有鏈接到某些優化的庫，例如ATLAS / MKL。這是我的numpy配置：>>>import numpy as np>>>np.__config__.show()blas_info:    libraries = ['blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77lapack_info:    libraries = ['lapack']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77atlas_threads_info:    NOT AVAILABLEblas_opt_info:    libraries = ['blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]atlas_blas_threads_info:  NOT AVAILABLEopenblas_info:  NOT AVAILABLElapack_opt_info:    libraries = ['lapack', 'blas']    library_dirs = ['/usr/lib']    language = f77    define_macros = [('NO_ATLAS_INFO', 1)]atlas_info:  NOT AVAILABLElapack_mkl_info:  NOT AVAILABLEblas_mkl_info:  NOT AVAILABLEatlas_blas_info:  NOT AVAILABLEmkl_info:  NOT AVAILABLE因此，我想將ATLAS / MKL鏈接到Numpy。但是，我的Numpy是通過PIP安裝的，所以我不想手動安裝，因為我想使用最新版本。我已經做了一些搜索，但它們僅用于從頭開始構建。因此，我的問題是：有什么方法可以將ATLAS / MKL鏈接到Numpy，而無需重新構建？我發現配置信息保存在Numpy安裝文件夾的_ config _.py中。那么修改它可以解決我的問題嗎？如果是，請告訴我如何？