Python的Intel发行版将Intel的高速数学库添加到现有的数据科学家使用的非常方便的Anaconda版本中

前言

关于Python的传统观点是，它使您的工作更容易，而不一定更快。但如果你的工作包括数据科学，英特尔也在努力让它更快。

现在已经普遍可用，Python的Intel发行版重新打包了由Continuum Analytics创建的Python的现有python发行版。速度的提升来自于Intel Math Kernel Library (MKL)，它是一个例程集合，利用了最近Intel处理器的功能，为常见的数据科学相关任务(如线性代数或快速傅立叶变换)提供更好的性能。

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Intel在今年3月提供了预发布版本的访问权限，但没有品牌。很明显，提供内置MKL速度的Python发行版是一个很大的便利。考虑到发行版中包含的包的宽度，这是加倍正确的:NumPy、SciPy panda、Matplotlib、IPython/Jupyter，以及许多其他面向科学和分析的主要选择。

Python用户常常难以将所有这些部件组装成一个工作堆栈;这就是为什么python会提前完成所有的负重。发行版的conda安装程序可以帮助管理软件包，这些软件包有时需要跳过安装框才能安装。最重要的是，Intel增加了对MPI库的支持，使这些包能够更有效地跨多个核心扩展，而Python仍然在与之斗争。

Anaconda还带来了另外两个主要项目，旨在加快Python在Intel的发行。Cython允许将Python模块增量地转换为C，并且Numba可以使用JIT编译器加速Python函数。

Anaconda长期以来一直是数据分析人员的主要Python发行版，而不是面向一般用途的编程人员。Continuum Analytics去年开始提供Anaconda的企业版和免费版，英特尔也在其发行中采用了同样的策略。Python的免费版Intel发行版只提供论坛支持，但是当作为Intel Parallel Studio XE的一部分购买时，它包含一年的技术支持。

Serdar Yegulalp是InfoWorld的高级作家，专注于机器学习、容器化、devops、Python生态系统和定期评论。

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图文来自：信息世界（翻译） 侵删