Python是一種高級編程語言，使用時常常需要調用各種庫。MKL庫是其中一個非常有用的庫，也是Python的核心之一。該庫可以為Python提供高效的數學計算功能，尤其是在涉及到矩陣運算的情況下，MKL庫可以極大地提高Python的計算效率。

MKL是英特爾開發的數學核心庫，主要用于高性能數值計算。Python可以通過MKL庫來實現高效的向量、矩陣計算等功能。MKL庫的功能包括線性代數、快速傅里葉變換、向量化、隨機數生成等，這些功能都可以被Python所使用。

MKL庫的函數通常以MKL字母開頭，比如MKL_malloc()、MKL_free()等。Python使用MKL庫時，需要將MKL庫與NumPy庫進行結合使用。NumPy是常用的科學計算庫，MKL庫與NumPy庫的結合可以極大地提高Python的計算效率。這里是一個使用MKL庫計算矩陣逆的示例：

import numpy as np
from scipy.linalg import lapack
from ctypes import POINTER, c_int, c_double, byref
def inv_mkl(A):
n = A.shape[0]
ipiv = np.zeros(n, dtype=np.int32)
lwork = 2*n
work = np.zeros(lwork, dtype=np.double)
info = c_int(0)
lapack.dgetrf(byref(n), byref(n), A.ctypes.data_as(POINTER(c_double)),
byref(n), ipiv.ctypes.data_as(POINTER(c_int)), byref(info))
lapack.dgetri(byref(n), A.ctypes.data_as(POINTER(c_double)),
byref(n), ipiv.ctypes.data_as(POINTER(c_int)),
work.ctypes.data_as(POINTER(c_double)), byref(lwork), byref(info))
return A

通過這個示例，我們可以看到MKL庫與NumPy庫的結合可以方便地實現高效的數學計算，從而提高Python的計算速度。雖然Python本身的速度較慢，但使用MKL庫這種高效的庫可以讓Python也能夠實現很多高效的計算任務。