帮我用python写一个循环代码，用于计算一个数据集里每条轨迹之间的弗雷歇距离

好的，以下是 Python 代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 假设数据集为 data，每条轨迹的长度为 length
# data 的形状为 (轨迹数, 长度, 维度)
# 返回值为一个形状为 (轨迹数, 轨迹数) 的矩阵，表示每对轨迹之间的弗雷歇距离
def frechet_distance(data, length):
    n = data.shape[]
    dist = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            dist[i,j] = dist[j,i] = np.max(np.min(cdist(data[i,:length[i],:], data[j,:length[j],:]), axis=1))
    return dist

希望对你有帮助！