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当我们需要计算两个数列之间的距离时，可以使用切比雪夫距离。在Python中，我们可以使用NumPy库中的numpy.abs和numpy.maximum函数来计算两个数列之间的切比雪夫距离。以下是计算一个切比雪夫数列（a）乘以另一个数列（b）的完整攻略：

1. 安装NumPy库（如果尚未安装）：

pip install numpy

1. 导入NumPy库：

import numpy as np

1. 定义切比雪夫数列a和数列b：

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

1. 计算数列a乘以数列b：

result = a * b

在这个例子中，我们仅仅把数列a和数列b逐位相乘，得出了一个新的数列result。

1. 计算切比雪夫距离：

distance = np.abs(a - b).max()

使用NumPy中的numpy.abs函数计算a和b之间的差异，并找到最大值，这就是切比雪夫距离。

以下是另一个示例，演示如何计算两个NumPy数组之间的切比雪夫距离：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])

distance = np.abs(a - b).max()
print(distance)

在这个示例中，我们定义了两个二维数组a和b，并计算它们之间的距离。由于两个数组中每个元素之间的距离都需要计算，因此我们使用两个for循环迭代每个元素，并计算这些元素之间的切比雪夫距离。最后输出结果为8，这是数组a和b之间的最大差异值。

总结：使用NumPy库中的numpy.abs和numpy.maximum函数，我们可以方便地计算两个数列之间的切比雪夫距离。通过这种方式，我们可以避免手动计算公式，并快速高效地处理大量数据。