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How to Install Accelerated BLAS Into a Python Virtualenv

Summary: Before installing numpy and scipy, you need to do the following in order to boost calculation speed up when you are using numpy.

$ sudo apt-get install 

$ pip uninstall numpy ## only if numpy is already installed
$ pip uninstall scipy ## only if scipy is already installed
$ export BLAS=/usr/local/lib/libopenblas.a
$ export LAPACK=/usr/local/lib/libopenblas.a
$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib/
$ export ATLAS=
$ pip install numpy
$ pip install scipy

http://williamjohnbert.com/2012/03/how-to-install-accelerated-blas-into-a-python-virtualenv/

Check numpy setup

$ python -c 'import numpy; numpy.show_config()'

For benchmark

>>> from numpy import *
>>> import time
>>> A = random.random((1000,1000))
>>> B = random.random((1000,1000))
>>> t = time.time(); dot(A,B); print time.time()-t

http://www.janeriksolem.net/2009/10/is-your-numpy-using-right-atlas.html

idea for implementation

한 개의 오브젝트를 만든다고 보자.

• 폴더 패스를 하나 주어 오브젝트를 만든다고 치면 (폴더패스 안에는 여러개의 문서들이 있다 or 각 라인이 도큐먼트인 파일이여도 좋고)
• 하이레벨로 한큐에 끝낼 수 있게
• 머신러닝
• 리포트 등...
• gensim 에서 다 처리
• pattern 을 사용할 수 있는 것은 무엇인가?
• setup.py 를 이용해서 설치 가능하게

Pythonic Preambulations

• http://jakevdp.github.io/