双调和距离python代码

双调和距离（BDTW）是一个用于比较两个时间序列之间的距离的度量。下面是一个用Python实现BDTW的例子：

import numpy as np

def bdtw_distance(ts1, ts2, w):
    """
    计算两个时间序列之间的BDTW距离。
    ts1: 第一个时间序列
    ts2: 第二个时间序列
    w: 窗口大小
    """
    n, m = len(ts1), len(ts2)
    w = max(w, abs(n - m))  # 窗口大小至少为两序列长度之差
    d = np.zeros((n + 1, m + 1))
    d[0, 1:] = np.inf  # 初始化
    d[1:, 0] = np.inf
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(max(1, i - w), min(m, i + w) + 1):
            cost = abs(ts1[i - 1] - ts2[j - 1])
            d[i, j] = cost + min(d[i - 1, j], d[i, j - 1], d[i - 1, j - 1])
    return d[n, m]

上述代码中，我们使用了numpy库来创建一个二维数组来存储BDTW距离。在算法的实现中，我们首先计算窗口大小，并初始化矩阵d。然后，我们通过动态规划的方式计算每个格子中的距离，最终返回右下角的值作为BDTW距离。