DTW代码 Python
时间: 2023-07-10 11:06:47 浏览: 44
以下是一个简单的 Python 实现 DTW 的代码:
```python
import numpy as np
def dtw(s, t):
n, m = len(s), len(t)
dtw_matrix = np.zeros((n+1, m+1))
for i in range(n+1):
for j in range(m+1):
dtw_matrix[i, j] = float('inf')
dtw_matrix[0, 0] = 0
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, m+1):
cost = abs(s[i-1]-t[j-1])
dtw_matrix[i, j] = cost + min(dtw_matrix[i-1, j], dtw_matrix[i, j-1], dtw_matrix[i-1, j-1])
return dtw_matrix[n, m]
```
这里的 `s` 和 `t` 分别表示两个序列,可以是任何类型的序列,但需要保证它们可以进行减法操作。函数中先初始化一个 $n+1 \times m+1$ 的矩阵,用 $inf$ 填充。然后用动态规划的思想,从左上角开始依次计算每个位置的 DTW 值,并存储到矩阵中。最终返回右下角的 DTW 值。
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:
```python
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>
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