import numpy as np

# 두 배열 초기화
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 유클리드 거리 계산
distance = np.linalg.norm(a - b)

print(distance)  # 결과 출력

출력 결과는 5.196152422706632입니다. 이는 배열 a와 b 사이의 유클리드 거리를 나타냅니다.

또 다른 방법은 맨하탄 거리를 계산하는 것입니다. 맨하탄 거리는 두 지점 사이의 가로축과 세로축으로 이동하는 데 필요한 최소한의 거리를 의미합니다. NumPy에서 맨하탄 거리를 계산하기 위해서는 numpy.sum 함수를 사용하여 두 배열 간의 차이를 절댓값으로 취한 후 이를 합산합니다. 다음은 예시 코드입니다:

import numpy as np

# 두 배열 초기화
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 맨하탄 거리 계산
distance = np.sum(np.abs(a - b))

print(distance)  # 결과 출력

출력 결과는 9입니다. 이는 배열 a와 b 사이의 맨하탄 거리를 나타냅니다.

더 많은 거리 계산 방법과 NumPy 함수에 대한 자세한 내용은 NumPy 공식 문서를 참조하세요.