你也可以检查你的版本是否使用MKL:

import numpy
numpy.show_config()

在Python shell中:

>>> help()
help> numpy

如果你正在使用Anaconda发行版中的NumPy，那么你可以这样做:

$ conda list | grep numpy
numpy     1.11.3     py35_0

这也提供了Python版本。

如果您想要一些奇特的东西，那么使用numexpr

它提供了很多信息，如下所示:

In [692]: import numexpr

In [693]: numexpr.print_versions()
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
Numexpr version:   2.6.2
NumPy version:     1.13.3
Python version:    3.6.3 |Anaconda custom (64-bit)|
                   (default, Oct 13 2017, 12:02:49)
[GCC 7.2.0]
Platform:          linux-x86_64
AMD/Intel CPU?     True
VML available?     False
Number of threads used by default: 8 (out of 48 detected cores)
-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=

Run:

pip list

应该生成一个包列表。滚动到numpy。

...
nbpresent (3.0.2)
networkx (1.11)
nltk (3.2.2)
nose (1.3.7)
notebook (5.0.0)
numba (0.32.0+0.g139e4c6.dirty)
numexpr (2.6.2)
numpy (1.11.3) <--
numpydoc (0.6.0)
odo (0.5.0)
openpyxl (2.4.1)
pandas (0.20.1)
pandocfilters (1.4.1)
....

>> import numpy
>> print numpy.__version__

对于Python 3。X打印语法:

python -c "import numpy; print (numpy.version.version)"

Or

python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"