用Python写一个步态识别的代码

步态识别是指通过分析人体行走的模式，来判断人的身份、健康状态等信息。下面是一个简单的步态识别代码示例，使用Python编写：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw

# 计算两个时间序列间的距离
def distance(ts1, ts2):
    dist, path = fastdtw(ts1, ts2, dist=euclidean)
    return dist

# 加载训练数据
train_data = np.loadtxt('train_data.txt')

# 加载测试数据
test_data = np.loadtxt('test_data.txt')

# 计算测试数据与训练数据之间的距离
distances = []
for i in range(len(train_data)):
    dist = distance(train_data[i], test_data)
    distances.append(dist)

# 找到最小距离的训练数据
min_index = np.argmin(distances)

# 输出识别结果
print('该步态属于第{}个人'.format(min_index+1))

其中，`train_data.txt`和`test_data.txt`分别为训练数据和测试数据，每一行代表一个时间序列。`distance`函数使用了快速动态时间规整（FastDTW）算法来计算时间序列间的距离，`distances`数组保存了测试数据与每个训练数据之间的距离，找到最小距离的训练数据即为识别结果。