python导入库时变灰

当你在PyCharm中导入第三方库时，如果导入的代码行呈灰色，可能是因为PyCharm无法找到该库的环境变量路径。这可能是因为你没有将该库的环境变量路径手动添加到解释器中。你可以通过以下步骤将环境变量路径添加到解释器中：
1. 打开“系统环境变量”窗口，复制Gurobi环境变量的路径。
2. 在PyCharm中打开“设置”窗口，选择“解释器”选项卡。
3. 点击解释器右侧的“齿轮”图标，选择“更改解释器”。
4. 在“环境变量”选项卡中，点击“+”按钮添加环境变量路径。
5. 添加的路径要定位到与Python相对应的版本文件夹中的lib文件夹，Python版本可以在Pycharm的右下角看到。

如果你遇到了类似的问题，可以尝试以上方法解决。同时，你也可以在网上搜索相关的解决方案，或者查看该库的官方文档以获取更多信息。

相关问题

python使用stft绘制一个时变信号的时域图、频域图

要绘制一个时变信号的时域图和频域图，需要使用Python的信号处理库中的STFT函数。

首先，你需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

接下来，生成一个时变信号：

# 生成一个时变信号
fs = 1000
t = np.linspace(0, 1, fs)
f1 = 5
f2 = 100
x = np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t)
x += np.random.normal(0, 0.1, len(x)) # 添加噪声

现在，你可以使用STFT函数计算出时变信号的时域图和频域图：

# 计算STFT
f, t, Zxx = signal.stft(x, fs, nperseg=100, noverlap=75)

# 绘制时域图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pcolormesh(t, f, np.abs(Zxx), cmap='viridis')
plt.title('STFT Magnitude')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.ylim(0, 200)
plt.colorbar()
plt.show()

# 绘制频域图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.pcolormesh(t, f, np.angle(Zxx), cmap='hsv')
plt.title('STFT Phase')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.ylim(0, 200)
plt.colorbar()
plt.show()

这些代码将生成一个时域图和一个频域图，如下所示：



这些图表显示了时变信号的频率分量随时间的变化，以及相位随时间的变化。

DTW python

DTW（动态时间规整）是一种在给定限制下找到两个时间相关序列之间最佳对齐的方法。它可以以非线性的方式对序列进行规整，从而实现相互匹配。最初，DTW 被用于比较自动语音识别中的不同语音模式。在数据挖掘和信息检索等领域，DTW 已成功应用于处理与时间相关的时变和不同速度的数据。

在Python中，可以使用第三方库fastdtw来实现DTW。其中，通过导入fastdtw和scipy.spatial.distance中的euclidean方法，可以计算两个序列之间的距离并找到最佳路径。以下是一个使用fastdtw库计算DTW的示例代码：

from fastdtw import fastdtw
from scipy.spatial.distance import euclidean
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 3, 7])
y = np.array([1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 4])

distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean)
print(distance)
print(path)

在这个示例中，我们定义了两个序列x和y，并使用fastdtw函数计算它们之间的DTW距离。最后，打印出距离和路径。

总之，DTW是一种用于对齐和比较时间相关序列的方法，在Python中可以使用fastdtw库来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【时序】动态时间规整（DTW）算法原理及Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/124416873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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