python dtw

动态时间扭曲（Dynamic Time Warping，DTW）是一种用于衡量时间序列相似度的算法。在Python中，可以使用不同的第三方库来实现DTW算法。

引用展示了使用fastdtw库和scipy库中的欧氏距离（euclidean distance）来实现DTW算法的示例代码。该代码通过计算两个时间序列x和y之间的DTW距离，并打印出距离值和对应的路径。

引用展示了一个简单的DTW算法的实现示例。该代码定义了dtw函数，接受两个时间序列s和t以及一个窗口大小window作为参数，返回DTW距离矩阵。该实现使用了numpy库来进行矩阵运算。

引用提供了一个使用Python模块进行DTW计算的示例。该示例展示了如何导入numpy库，并定义两个时间序列。然后，可以使用不同的DTW实现来计算这两个时间序列之间的相似度。

综上所述，Python中的DTW算法可以通过不同的第三方库实现，如fastdtw和scipy库提供的方法，或者自己编写算法实现。这些实现可以根据具体的需求选择合适的库和方法进行使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【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: 50%"]
- *3* [dtw:DTW（动态时间规整）python模块](https://download.csdn.net/download/weixin_42097208/18228647)[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: 50%"]
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