如何使用矢量化方法计算多维数组之间的成对曼哈顿/L1距离？

矢量化方法是一种高效的计算方法，可以在多维数组之间进行成对曼哈顿/L1距离的计算。下面是使用矢量化方法计算多维数组之间成对曼哈顿距离的步骤：

1. 导入必要的库：首先，需要导入NumPy库，它是Python中用于科学计算的基础库。
2. 创建多维数组：使用NumPy库的array函数创建需要计算距离的多维数组。
3. 计算距离：使用NumPy库的广播功能，可以直接对多维数组进行成对计算。通过将两个多维数组相减，然后对差值取绝对值，再按照指定的轴进行求和，即可得到成对曼哈顿距离。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建多维数组
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 计算距离
distance = np.sum(np.abs(array1 - array2), axis=1)

print(distance)

在上述示例代码中，首先导入了NumPy库，然后创建了两个二维数组array1和array2。接下来，使用矢量化方法计算了array1和array2之间的成对曼哈顿距离，结果存储在distance变量中。最后，打印输出了距离结果。

矢量化方法的优势在于它能够利用底层的优化机制，提高计算效率。同时，它也简化了代码的编写和理解过程。

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