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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