PythonとNumPyは、科学計算やデータ分析に広く使われています。しかし、大規模なデータセットを扱う場合、計算速度が問題になることがあります。ここでOpenBLASの出番です。OpenBLASは、高性能の基本線形代数演算（BLAS）のオープンソース実装で、NumPyの計算速度を大幅に向上させることができます。
OpenBLASのインストール
まず、必要なパッケージをインストールします。
$ sudo apt-get install git python-dev gfortran
次に、OpenBLASをダウンロードし、ビルドします。
$ git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS
$ cd OpenBLAS
$ make FC=gfortran
$ sudo make PREFIX=/opt/openblas install
これで、OpenBLASが/opt/openblas/にインストールされます。
NumPyとOpenBLAS
NumPyをOpenBLASと一緒に使うためには、NumPyの設定を変更する必要があります。まず、NumPyをダウンロードします。
$ git clone https://github.com/numpy/numpy
$ cd numpy
次に、site.cfgファイルを編集してOpenBLASの設定を追加します。
$ cp site.cfg.example site.cfg
$ vi site.cfg
site.cfgの以下の部分をコメント解除します。
[openblas]
libraries = openblas
library_dirs = /opt/OpenBLAS/lib
include_dirs = /opt/OpenBLAS/include
設定が完了したら、NumPyをビルドしてインストールします。
$ python setup.py build && python setup.py install
これで、NumPyはOpenBLASを使用して高速な計算を行うことができます。
まとめ
PythonとNumPyは強力なツールですが、大規模な計算を行う場合は、OpenBLASのようなライブラリを使用して計算速度を向上させることが重要です。この記事では、OpenBLASのインストール方法と、NumPyでOpenBLASを使用する方法を紹介しました。これにより、PythonとNumPyを使用した科学計算やデータ分析が、より効率的になることでしょう。