英特爾Python發行版助力數據科學

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英特爾的Python發行版增加了英特爾的高速數學庫，為數據科學家提供了非常便利的Anaconda版本。

Python的傳統思想是，它會使你的工作更容易卻不一定更快。然而，如果你的工作中包括數據科學任務，英特爾正在努力使它更快。

當前，英特爾的Python發行版重新將Continuum Analytics設計的Python Anaconda發行版進行打包。而速度的提升則來自於英特爾數學核心函數庫（MKL），它利用英特爾最新處理器的能力來為常用的數據科學任務（如線性代數或快速傅里葉變換）提供更好的性能。

英特爾在3月份提供預發布的分銷渠道，但沒有品牌支持，其提供的Python分行版MKL加速是一個重大的便利，而其發行版中集成的包進一步方便了用戶使用，其中包括：NumPy，SciPy Pandas，Matplotlib，IPython / jupyter，以及許多其他面向科學分析的Python包。

Python用戶往往很難將這些碎片化的包添加到工作環境中；這就是為什麼Anaconda提前做了所有這些繁重的工作。Anaconda發行版有助於管理這些有時需要跳出工作去安裝的Python包。最為重要的是，英特爾正在為其MPI庫添加支持，以允許這些包在多核環境下更有效地擴展，而現有的Python版本對於多核支持仍不十分理想。

Anaconda也帶來了另外兩個加速Python向英特爾發行版發展的重大項目。Cython允許Python模塊逐步轉化為C，而numba則利用一款JIT編譯器加速Python函數。

Anaconda早已確立為數據分析而不是通用編程目的用戶的Python發行版。Continuum Analytics去年開始提供Anaconda的企業版和免費版，英特爾也採取了同樣的發行策略，英特爾Python發行版的免費版只有論壇支持，當作為英特爾Parallel Studio XE的一部分購買時，它包括為期一年的技術支持。

英文原文：http://www.infoworld.com/article/3117239/data-science/intels-python-distribution-turbocharges-data-science.html

譯者：sissp

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