<div dir="ltr"><div>I made numpy master (numpy-1.11.0.dev0 , <a href="https://github.com/numpy/numpy/commit/0243bce23383ff5e894b99e40df2f8fd806ad79f">https://github.com/numpy/numpy/commit/0243bce23383ff5e894b99e40df2f8fd806ad79f</a>) windows binary wheels available for testing.<br><br>Install it with pip:<br><br>> pip install -i <a href="https://pypi.anaconda.org/carlkl/simple">https://pypi.anaconda.org/carlkl/simple</a> numpy<br><br>These builds are compiled with OPENBLAS trunk for BLAS/LAPACK support and the mingwpy compiler toolchain.<br><br>OpenBLAS is deployed within the numpy wheels. To be performant on all usual CPU architectures OpenBLAS is configured with it's  'dynamic architecture' and automatic CPU detection.<br><br>This version of numpy fakes long double as double just like the MSVC builds.<br><br>Some test statistics:<br><br>win32 (32 bit)<br>numpy-1.11.0.dev0, python-2.6: errors=8, failures=1<br>numpy-1.11.0.dev0, python-2.7: errors=8, failures=1<br>numpy-1.11.0.dev0, python-3.3: errors=9<br>numpy-1.11.0.dev0, python-3.4: errors=9<br><br>amd64 (64bit)<br>numpy-1.11.0.dev0, python-2.6: errors=9, failures=6<br>numpy-1.11.0.dev0, python-2.7: errors=9, failures=6<br>numpy-1.11.0.dev0, python-3.3: errors=10, failures=6<br>numpy-1.11.0.dev0, python-3.4: errors=10, failures=6<br><br></div>Carl<br></div>