MKL

Intel目前的MKL版本为11.3.1，然而MATLAB使用的仍是11.1.1。若需在MATLAB中使用最新版本，可通过批处理脚本自动化该过程。在Windows环境下，您需执行以下命令：cd \"C:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\mkl\bin\\", 然后调用 mklvars.bat intel64，设置 BLAS_VERSION=mkl_rt.dll 和 LAPACK_VERSION=mkl_rt.dll，并执行 \"C:\Program Files\MATLAB\R2014b\bin\matlab.exe\"。若使用开始菜单快捷方式启动MATLAB，则将使用其自带的MKL版本。

在Python编程领域，numpy是一款不可或缺的科学计算库，专为高性能数值计算而设计，特别在处理大型多维数组和矩阵时表现卓越。numpy1.13.1+mkl版本集成了Intel的Math Kernel Library (MKL)，进一步优化了计算性能，特别针对Python 3.5环境和64位Windows系统的AMD64架构，确保了高效运行。numpy的核心是ndarray对象，支持广播功能，允许不同形状的数组进行运算，极大提高了代码的简洁性和效率。此外，numpy还提供基本的数学运算、统计函数、排序、索引和切片操作，为数据处理提供了便利。Intel的Math Kernel Library (MKL)包含了一系列优化的数学和科学计算算法，如快速傅里叶变换(FFT)、线性代数和随机数生成，与numpy结合使用时，充分发挥多核CPU的计算能力，尤其对密集型计算任务性能提升显著。numpy-1.13.1+mkl-cp35m-win_amd64.whl是预编译的Python wheel包，可通过pip直接安装，无需用户自行编译，简化了安装过程。numpy经常与scipy、matplotlib和pandas等科学计算库配合使用，形成强大的数据分析和可视化工具链。scipy提供了更多数值方法和科学计算功能，如插值、优化和信号处理；matplotlib用于数据可视化，创建各种图表；pandas提供了数据清洗、处理和分析的功能。总结来说，numpy1.13.1+mkl-ccp35m-win_amd64在Python 3.5的Windows平台上是理想的数值计算选择，结合MKL的性能优化，能够高效处理大数据量，广泛应用于科学计算。