矩阵中每一行是一个样本，计算两个矩阵样本之间的距离，即成对距离（pair-wise distances），可以采用 sklearn 或 scipy 中的函数，方便计算。
sklearn: sklearn.metrics.pairwise_distances
scipy: scipy.spatial.distance_matrix（用于 p-norm） 或 scipy.spatial.distance.cdist（所有常用距离 metrics）
比较三者的运行时间：（都计算欧式距离）
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from scipy.spatial import distance_matrix
from scipy.spatial.distance import cdist
# 10-dimensional features
x = np.random.rand(400000).reshape((-1, 10))
y = np.random.rand(45000).reshape((-1, 10))
def option1():
dists = pairwise_distances(x, y)
def option2():
dists = distance_matrix(x, y)
def option3():
dists = cdist(x, y)使用 pycharm 在 console 里用 timeit 查看运行时间，可以发现 scipy 的 scipy.spatial.distance.cdist 函数运行时间最短，sklearn.metrics.pairwise_distances 次之，scipy.spatial.distance_matrix 运行时间最长。
sklearn 在运行时，pairwise_distances 会占用大量 CPU 资源，在 linux 服务器上跑，32 个 CPU 核会都占满，这是由于 pairwise_distances 并行造成的，生成的大量子进程会占满所有 CPU 资源，即使设置 n_jobs = 1，也会有 31 个子进程生成。可能的原因是并行的最大进程数自动设置成了 max(cpu_count() // effective_n_jobs, 1)，详情请看 sklearn.utils.parallel_backend — scikit-learn 0.22。
scipy 的 cdist 函数又快，又没有 sklearn 的 pairwise_distances 占 CPU，计算成对距离，请用 scipy.spatial.distance.cdist。
References
sklearn.metrics.pairwise_distances -- scikit-learn
sklearn.utils.parallel_backend — scikit-learn 0.22
scipy.spatial.distance_matrix -- SciPy
scipy.spatial.distance.cdist -- SciPy