Anacondaの商用利用有償化された(商用の定義は割愛)．minicondaをインストールし，conda forgeをrepoに指定すると問題ないらしいが，面倒なのでもうpip(+ poetry / pipenv)でよいのではと思っている．
だがよく言われる通り，こと行列演算等の数値計算に関しては，Intel製 CPU向けのMKLをベースにしたnumpyのほうが高速なので，pipでもMKLを使いたい．
ということで，WindowsでMKL対応のnumpyをインストールする手順を簡単にまとめる．
手順(numpyのインストール)
公式の手順に則ると面倒なので，ビルド済みのバイナリをダウンロードしてpip installする．
0. numpyのアンインストール
すでに入っているnumpyは消しておく: pip uninstall numpy
1. pipが対応するwheelを確認
from pip._internal.utils.compatibility_tags import get_supported
print(get_supported())
出力:
[<cp38-cp38-win_amd64 @ 2327399349312>, ...]
2. .whlファイルのダウンロード
カリフォルニア大学による非公式リポジトリから，pipが対応する.whlを探してダウンロードする(非公式なので自己責任)．
numpy-<バージョン>+mkl*と書いてあるものがMKLとリンクしているnumpyで，vanillaとあるのは通常のもの．
私は，numpy‑1.19.5+mkl‑cp38‑cp38‑win_amd64.whlをダウンロードした．
3. pip install
pip install numpy‑1.19.5+mkl‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl
4. 確認
>>> import numpy as np
>>> np.show_config()
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_lapack95_lp64', 'mkl_blas95_lp64', 'mkl_rt']
library_dirs = ['C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020/windows/mkl/lib/intel64_win']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
include_dirs = ['C:/Program Files (x86)/IntelSWTools/compilers_and_libraries_2020/windows/mkl/include']
blas_opt_info:
...
ちゃんとmklとリンクされたnumpyが入っている．
同様にScipy等もインストール可能．