在默认的conda numpy中禁用/配置多线程

某些numpy版本/版本具有某些操作的多线程执行。关于如何启用此功能，StackOverflow上存在许多问题。从理论上讲，这很棒。但是，我想禁用它。

原因是我在使用多处理进行并行化的脚本上下文中运行了一些numpy代码。默认的numpy多线程似乎不太“智能”，每个进程都将尝试使用计算机上的所有内核，如果我有多个进程正在运行，这将很快使事情过载。（此外，这是一台共享计算机，因此一般来说只是粗鲁的行为）。

我使用的numpy是当前默认安装的版本conda。这是我最终得到的有关numpy版本的信息：

In [1]: import numpy

In [2]: numpy.__version__
Out[2]: '1.10.2'

In [3]: numpy.__config__.show()
lapack_opt_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
blas_opt_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
openblas_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
openblas_lapack_info:
    libraries = ['openblas']
    library_dirs = ['/home/mwaskom/anaconda/lib']
    define_macros = [('HAVE_CBLAS', None)]
    language = c
blas_mkl_info:
  NOT AVAILABLE

当使用numpy时MKL，可以使用环境变量控制线程数。这就是答案在这里。但是，使用MKL构建版本要conda花钱（而且免费的学术选择似乎已停止使用）。所以我需要知道如何在上面显示的conda构建中控制多线程行为。

理想情况下，将有一个环境变量或其他选项，使我可以根据自己的工作选择要使用的线程数。或者，是否可以使用conda安装不会多线程的numpy版本？

事实证明，多线程是通过OPENBLAS_NUM_THREADS环境变量控制的，因此将其设置为1将保持串行状态。