Python 有没有更有效的方法来计算距离矩阵？

我有100个288的数组，我需要为所有数组计算一个距离矩阵，它与下面的aprox代码一起工作。10秒。有没有一种更有效的方法来实现这一点，因为它需要使用50000个阵列，而且需要花费太多的时间

dist=np.zeros((100,100))
pf = np.array(purpose_fin)
  for i in range(100):
   for j in range(100):
    dist[i][j] = 288-sum(np.equal(pf[i],pf[j]))

使用Scipy库

from scipy.spatial import distance_matrix
distance_matrix([[0,0],[0,1]], [[1,0],[1,1]])

海明距离

from scipy.spatial import distance
distance.hamming([1, 0, 0], [0, 1, 0])

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这是否回答了您的问题？注：OP上说的是“距离”，但从使用的计数策略来看，np.equal可能特别想要汉明距离。