请帮我用python写一个关于两条时间序列的马氏距离算法

你好，关于两条时间序列的马氏距离算法可以使用Python中的NumPy库来实现。以下是示例代码：

import numpy as np

def mahalanobis_distance(x, y):
    # 计算两条时间序列的协方差矩阵
    cov = np.cov(x, y)
    # 计算协方差矩阵的逆矩阵
    inv_cov = np.linalg.inv(cov)
    # 计算两条时间序列的均值向量
    mean = np.array([np.mean(x), np.mean(y)])
    # 计算马氏距离
    distance = np.sqrt(np.dot(np.dot((x - mean).T, inv_cov), (y - mean)))
    return distance

以上是关于两条时间序列的马氏距离算法的Python代码，希望能对你有所帮助。

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请帮我用python写一个关于两条时间序列的欧式距离算法

你好，以下是关于两条时间序列的欧式距离算法的 Python 代码：

import numpy as np

def euclidean_distance(x, y):
    """
    计算两条时间序列的欧式距离
    :param x: 时间序列1，类型为numpy数组
    :param y: 时间序列2，类型为numpy数组
    :return: 两条时间序列的欧式距离
    """
    return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))

希望能对你有所帮助！

帮我用python写个两个时间序列马氏距离的公式

好的，以下是两个时间序列马氏距离的公式：

import numpy as np

def mahalanobis_distance(x, y):
# 计算两个时间序列的协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(x, y)
# 计算协方差矩阵的逆矩阵
inv_cov_matrix = np.linalg.inv(cov_matrix)
# 计算两个时间序列的均值差
mean_diff = np.array([x.mean() - y.mean()])
# 计算马氏距离
mahalanobis_dist = np.sqrt(mean_diff.dot(inv_cov_matrix).dot(mean_diff.T))
return mahalanobis_dist