Python 两个for循环的优化

我正在尝试优化以下代码：

error1 = 0
    for point1 in p1:
        min_dist = 1000000000
        for point2 in p2:
            min_dist = min(min_dist, l2(point1, point2))
        error1 += min_dist

而p1、p2是2D点的阵列（[x，y]）

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l2是：np.linalg.norm（np.array（p1）-np.array（p2））

假设p1有N个点，p2有M个点

import numpy as np

pt1 = np.array(p1)  # NxD, here D=2
pt2 = np.array(p2)  # MxD
d = pt1[:, None, :] - pt2[None, :, :]  # pairwise subtraction, NxMxD
d = np.sum(d**2, axis=2).min(axis=1)  # min square distance, N
error1 = np.sqrt(d).sum()  # output, scalar

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假设p1有N个点，p2有M个点

import numpy as np

pt1 = np.array(p1)  # NxD, here D=2
pt2 = np.array(p2)  # MxD
d = pt1[:, None, :] - pt2[None, :, :]  # pairwise subtraction, NxMxD
d = np.sum(d**2, axis=2).min(axis=1)  # min square distance, N
error1 = np.sqrt(d).sum()  # output, scalar

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你好请您提供一个可复制的示例（包括一些输入和输出），以便愿意提供帮助的人可以尝试easierHi！请您提供一个可复制的示例（包括一些输入和输出），以便愿意提供帮助的人可以更轻松地尝试