def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 2] t = np.array(seq2)[:, 2]

时间: 2024-06-02 09:08:42 浏览: 86
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CC_calculate_V21_乘法器_库仑计_SHA_1_sha_256_SHA_224_

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这段代码实现了计算DTW（Dynamic Time Warping）距离的函数，其中seq1和seq2分别表示两个时间序列，每个时间序列由多个数据点构成。代码中通过np.array(seq1)[:, 2]和np.array(seq2)[:, 2]来获取seq1和seq2中每个数据点的第三个元素（假设每个数据点都是一个长度为3的向量），并将其分别存储到s和t中。接下来可以使用s和t来计算它们之间的DTW距离。
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def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 0] t = np.array(seq2)[:, 0]

首先，将输入的两个序列 seq1 和 seq2 转换为 numpy 数组，并分别提取出它们的第一列数据作为时间序列 s 和 t。这里假设输入的序列是一个二维数组，第一列是时间戳，第二列是时间序列的值。 接下来可以使用...

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(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, 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] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)将这段代码

calculate_dtw() 函数则是对 DTW 算法的封装，它将输入的两个序列转换为 numpy 数组，并调用 dtw() 函数来计算它们之间的 DTW 距离。最后，示例代码展示了如何使用这些函数来计算两个示例序列之间的 DTW 距离，...

import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, 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] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)帮我修改代码使得上述代码中的t_i和t_j分别为两条时间序列的时间信息

def calculate_dtw(seq1, seq2): return dtw(seq1, seq2) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_...

import numpy as np import math def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw_with_time_weight(s, t, alpha, beta): # 带有时间权重的 DTW n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, 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]) * mlwf(alpha, beta, i, j) 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 def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw_with_time_weight(s, t, alpha, beta)有什么问题没有

代码中没有明显的语法错误，但需要注意...3. 函数calculate_dtw的输入参数seq1和seq2应该是包含时间序列的二维数组，其中第二列是时间戳，第一列是要比较的数值序列。 建议在代码中添加注释，以便更好地理解代码逻辑。

def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omaga = 1 / (1 + exp) return omaga def dtw(s, t): n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, 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] def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40),(5,41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32),(3, 25), (4, 35),(5, 49)] dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2) print('DTW距离:', dtw_distance)帮我将上述代码中mlef融入到下面函数中，其中t_i和t_j分别是两段时间序列第一段第i个元素的时间与第二段第j个元素的时间差

def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta): s = np.array(seq1) t = np.array(seq2) return dtw(s, t, alpha, beta) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)] seq2 = [(1, 15), (2,...

import math import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw(s, t, alpha, beta): # 计算 DTW 距离 n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, 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]) omaga = mlwf(alpha, beta, s[i - 1][0], t[j - 1][0]) # 计算时间权重 dtw_matrix[i, j] = cost * omaga + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta): s = np.array(seq1) t = np.array(seq2) return dtw(s, t, alpha, beta) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32), (3, 25), (4, 35), (5, 49)] alpha = 0.5 beta = 2 dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta) print('DTW距离:', dtw_distance)检查一下有什莫问题

另外，在调用 calculate_dtw 函数时，seq1 和 seq2 序列中的元素应该是数字，而不是元组。可以将示例代码改为： seq1 = [10, 20, 30, 40, 41] seq2 = [15, 32, 25, 35, 49] alpha = 0.5 beta = 2 dtw_distance = ...
rar

DTW.rar_dtw_dtw java_dtw-e_dtw算法_java dtw

- double calculateDistance(double[] seq1, double[] seq2): 计算两个时间序列的DTW距离。 - int[][] getWarpingPath(): 返回最优对齐路径的坐标数组。 - double[][] getCostMatrix(): 返回完整的成本矩阵。 ...

帮我写一段DTW代码来衡量两端时间序列的关系，这两段数据都包含时间信息以及数值信息

def calculate_dtw(seq1, seq2): s = np.array(seq1)[:, 1] t = np.array(seq2)[:, 1] return dtw(s, t) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40)] seq2 = [(1, 15), (3, 25), (4, 35)] dtw_...
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