高效快速的函数调用2d数组

Question

我有一个2d numpy对象数组：A和一个numpy值数组：l（nx2数组）

2d numpy对象数组中的每个元素都有两个值，如[ax1，ay1]，类似于l。

我调用自己的距离函数并计算l的第一个元素与A中每个元素之间的距离，然后取最小距离。循环看起来像这样：

for r in range(A.shape[0]):
    for s in range(A.shape[1]):
        lencent = l.shape[0]
        dist = []
        for p in range(lencent):
             dist.append(distancefunction(A[r,s],A[r,s],l[p,0],l[p,1]))
        #print dist
        val = np.min(dist)
        #print val
        tempimg[r,s] = val

但是当numpy数组A很大，或者l很大，或者两者兼而有之时，这需要花费大量时间。是否有任何pythonic方法来优化此循环的性能？