1樓：
我覺得你需要的是：
scipy.spatial.distance.
cdistscipy.spatial.distance.
pdist其中內建了很多種距離（你舉的核函式例子其中用到的其實就是 sqeuclidean 距離），同時也允許你自定義「距離」計算方法
不過如果有辦法「數學變換來實現」的話可能性能會比自定義距離計算方法更快，例如你說的每個行對的內積的話直接用矩陣乘法應該是效能最高
2樓：
這個主要是因為numpy沒有引入從tensor那裡借鑑來的統一的rank記號。numpy算好了，一堆近幾年才出現的深度學習框架，有的資料結構命名成tensor的，有名字裡帶tensor的，沒乙個有這種記號的。
比如J語言 (+/ .*) 在這裡相當於 np.dot 。
A =: 2 2 $ 1 2 3 4
B =: 2 2 $ 5 6 7 8
A1 23 4
B5 67 8
A34;1 1)"1 2 B
17 23
39 53
也可以展開寫成
(+/"1) A (*"1 1)"1 2 B17 23
39 53
第二種寫法在J語言裡的問題是會產生乙個很大的中間陣列 ???
我弄的那個深度學習框架，因為是編譯執行的，中間這個陣列就自動被編譯掉了，只(需要)支援第二種寫法。(因為什麼都不支援才是最好的，所以也不支援運算子優先順序，所有括號都不得省略。另外reduce更加高階一點，可以reduce多維的，所以需要寫1)
(((reduce 1 +)"1) (A ((*"1 1)"1 2) B))
現在正在裁減自動求導那部分功能，畢竟是要寫個教程，搞太複雜不好。
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