def display(s1, s2): val, path = DTW.dtw(s1, s2, DTW.dist_for_float) w = len(s1) h = len(s2) mat = [[1] * (w + 0 * i) for i in range(h)] for node in path: x, y = node mat[y][x] = 0 mat = np.array(mat) plt.subplot(2, 2, 2) plt.pcolor(mat, edgecolors='k', linewidths=4)解释一下

这段代码是一个动态时间规整(DTW)算法的实现，用于计算两个时间序列s1和s2之间的距离。具体来说，它计算了s1和s2之间的最短路径，并将其表示为一个矩阵mat。路径上的节点被标记为，其余节点被标记为1。最后，它使用matplotlib库将矩阵mat可视化。

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def dist_for_float(p1, p2, cov): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p1) == float or type(p1) == int) and \ (type(p2) == float or type(p2) == int): dist = float(abs(p1 - p2)) return dist else: sum_val = 0.0 for i in range(len(p1)): sum_val += pow(p1[i] - p2[i], 2) dist = pow(sum_val, 0.5) return dist

这是一个计算两个点之间距离的函数，输入参数包括两个点p1和p2，以及一个协方差矩阵cov。该函数首先将输入的numpy类型转换为python类型，然后判断p1和p2是否为float或int类型，如果是，则直接计算两点之间的距离，如果不是，则按照欧氏距离公式计算两个点之间的距离。最后返回计算出的距离值。

def dist_for_float(p1, p2): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p1) == float or type(p1) == int) and \ (type(p2) == float or type(p2) == int): dist = float(abs(p1 - p2)) return dist else: sum_val = 0.0 for i in range(len(p1)): sum_val += pow(p1[i] - p2[i], 2) dist = pow(sum_val, 0.5) return dist请帮我把上面的欧式距离计算改为马氏距离计算

马氏距离的计算公式为：dist = sqrt((p1-p2) * S^(-1) * (p1-p2)^T)，其中S为协方差矩阵，^T表示矩阵的转置。因此，可以将原来的代码修改为：

import numpy as np

def mahalanobis_dist(p1, p2, cov):
p1 = np.array(p1)
p2 = np.array(p2)
diff = p1 - p2
inv_cov = np.linalg.inv(cov)
dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff.T))
return dist

# 使用示例
p1 = [1, 2, 3]
p2 = [4, 5, 6]
cov = np.array([[1, , ], [, 1, ], [, , 1]]) # 假设协方差矩阵为单位矩阵
dist = mahalanobis_dist(p1, p2, cov)
print(dist) # 输出结果为 5.196152422706632