主要有以下差异：
1. numpy-vanilla是基于纯Python的NumPy库，不依赖任何底层数学库。它是NumPy的标准实现，适用于大多数情况下的通用数值计算。
2. MKL（英特尔数学核心库）是由英特尔提供的高性能数学库，使用了专门优化的算法和并行计算技术。它包含在Intel Distribution for Python（IDP）中，可以通过安装IDP获得。MKL可以显著加速NumPy的运算速度，特别是在涉及大规模数组计算时。
3. 使用numpy-vanilla时，NumPy中的数值计算函数会使用标准的Python实现。而使用MKL时，NumPy中的数值计算函数会通过MKL库调用优化的数学函数。因此，使用MKL可以获得更高的计算性能。
总的来说，numpy-vanilla适用于普通的数值计算任务，而MKL适用于需要更高性能的数值计算任务。但是，使用MKL需要额外安装和配置，而numpy-vanilla则是NumPy的默认实现。
mkl的好mkl是Intel Math Kernel Library的缩写，是一种高性能数学库，可以提供快速的数值计算功能。
相比之下，numpy vanilla是指原生的numpy库，没有经过优化和加速的版本。
mkl相比numpy vanilla有以下几个区别：1. 性能：mkl经过了优化和加速，能够更快地执行数值计算操作，尤其是在处理大规模数据时表现更加出色。
2. 平台支持：mkl针对Intel处理器进行了优化，因此在使用Intel处理器的计算机上表现更好。
而numpy vanilla则是通用的，可以在各种平台上使用。
3. 功能扩展：mkl提供了一些numpy没有的额外功能，例如支持并行计算和向量化操作等，这些功能可以进一步提升计算效率和性能。
因此，如果你需要进行大规模数据的数值计算，并且使用的是Intel处理器的计算机，选择mkl会更好。
它能够提供更快的计算速度和更多的功能扩展。
NumPy是高性能科学计算的Python库，提供了多维数组对象和一系列用于数组操作的函数。Vanilla是NumPy的官方发布版本，它使用了默认的线性代数库。
MKL（Math Kernel Library）是Intel开发的数学核心库，它提供了高性能的数学函数和数据处理功能。MKL是专门为Intel处理器优化的，它利用了处理器的SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集以及多线程技术，以提升计算速度。
区别在于，Vanilla使用的是默认的线性代数库，可能没有经过特殊优化；而MKL使用了Intel的优化数学核心库，因此在使用Intel处理器时会有更高的性能表现。使用MKL可以加速NumPy的运算速度，特别是对于大规模矩阵计算、向量操作和复杂的数学函数运算等情况下。
numpy是一个Python科学计算库，用于处理大型多维数组和矩阵运算。它可以用来执行各种数值计算和数据处理任务。
numpy可以使用不同的底层库进行数值计算。其中，"vanilla"是指使用纯Python实现的numpy库版本，它没有依赖任何额外的底层库。由于纯Python实现的缘故，它在执行计算时可能会比较慢。
而"mkl"是指使用Intel Math Kernel Library（MKL）进行加速的numpy版本。MKL是由英特尔开发的数值计算库，它通过使用高度优化的数学函数和算法来提高计算性能。在使用mkl版本的numpy库时，数值计算会比纯Python实现的版本快得多。
因此，vanilla版本的numpy适用于简单的数值计算和数据处理任务，而mkl版本的numpy则更适合处理大规模的复杂数值计算任务，以提高计算性能。
