显示距离位置数组中每个位置最近的邻居

可以通过计算每个位置与其他位置之间的距离来实现。以下是一个可能的解决方案：

首先，我们需要定义一个函数来计算两个位置之间的距离。可以使用欧几里得距离公式或曼哈顿距离公式来计算距离。
接下来，我们遍历位置数组中的每个位置。对于每个位置，我们计算它与其他位置之间的距离，并找到最小的距离。
一旦找到最小距离，我们可以将该位置的邻居设置为具有最小距离的位置。
最后，我们将每个位置及其最近邻居的信息显示出来。

下面是一个示例代码（使用Python语言）：

import numpy as np

def calculate_distance(position1, position2):
    # 计算两个位置之间的距离
    distance = np.sqrt(np.sum((position1 - position2)**2))
    return distance

def find_nearest_neighbors(positions):
    num_positions = len(positions)
    nearest_neighbors = {}

    for i in range(num_positions):
        current_position = positions[i]
        min_distance = np.inf
        nearest_neighbor = None

        for j in range(num_positions):
            if i != j:
                distance = calculate_distance(current_position, positions[j])
                if distance < min_distance:
                    min_distance = distance
                    nearest_neighbor = positions[j]

        nearest_neighbors[tuple(current_position)] = nearest_neighbor

    return nearest_neighbors

# 示例位置数组
positions = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])

# 查找最近邻居
nearest_neighbors = find_nearest_neighbors(positions)

# 显示结果
for position, neighbor in nearest_neighbors.items():
    print(f"位置 {position} 的最近邻居是 {neighbor}")

这个解决方案使用了numpy库来进行向量计算，并且没有提及具体的云计算品牌商。如果需要在云计算环境中运行，可以将代码部署到云服务器上，并使用适当的云计算服务来处理数据和计算。