DTW代码 Python

以下一个简单的Python实现DTW的代码：

import numpy as np

def dtw_distance(s1, s2):
    '''
    计算两个序列s1和s2的DTW距离
    :param s1: 序列1
    :param s2: 序列2
    :return: DTW距离
    '''
    m, n = len(s1), len(s2)
    dtw = np.zeros((m+1, n+1))
    for i in range(1, m+1):
        dtw[i][0] = float('inf')
    for j in range(1, n+1):
        dtw[0][j] = float('inf')
    dtw[0][0] = 0

    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            cost = abs(s1[i-1] - s2[j-1])
            dtw[i][j] = cost + min(dtw[i-1][j], dtw[i][j-1], dtw[i-1][j-1])

    return dtw[m][n]

这个实现假定输入的两个序列都是一维的，也就是原始数据都是一维的。如果你需要处理多维数据，可以通过修改计算cost的方式来实现。

相关问题

dtw算法 python

DTW（Dynamic Time Warping）算法是一种用于测量两个时间序列之间相似性的方法。在Python中，可以使用`fastdtw`库来实现DTW算法。首先，确保已安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install fastdtw

然后，可以使用以下示例代码来计算两个时间序列之间的距离：

from fastdtw import fastdtw
import numpy as np

# 两个时间序列
time_series_1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
time_series_2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 使用DTW算法计算距离
distance, path = fastdtw(time_series_1, time_series_2)

print("DTW距离:", distance)
print("对齐路径:", path)

上述代码中，`time_series_1`和`time_series_2`是要比较的两个时间序列，它们可以是任意长度的数组。`fastdtw`函数返回计算得到的DTW距离和对齐路径。

dtw算法python实现

动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法在Python中有多种实现方式。一种常用的实现方式是使用第三方库fastdtw。该库提供了一个函数fastdtw，可以直接计算两个时间序列之间的DTW距离。使用该库的代码示例如下：

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)

这段代码中，我们首先导入了需要的库和函数。然后，我们定义了两个时间序列x和y。接下来，我们调用fastdtw函数，传入需要计算DTW距离的两个时间序列x和y，并指定距离度量为欧氏距离（euclidean）。函数返回计算得到的DTW距离和对应的路径。最后，我们打印出计算得到的距离和路径。

你可以参考提供的链接来了解更多关于Python实现DTW算法的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>