请用Python写出求两组时间序列的Hausdorff距离的代码

下面是使用Python计算两个时间序列的Hausdorff距离的代码：

import numpy as np

def hausdorff_distance(seq1, seq2):
    """
    计算两个时间序列的Hausdorff距离
    :param seq1: 第一个时间序列，numpy数组或列表
    :param seq2: 第二个时间序列，numpy数组或列表
    :return: Hausdorff距离
    """
    seq1 = np.array(seq1)
    seq2 = np.array(seq2)
    
    # 计算seq1到seq2的距离矩阵
    dist1 = np.abs(np.subtract.outer(seq1, seq2))
    # 计算seq2到seq1的距离矩阵
    dist2 = np.abs(np.subtract.outer(seq2, seq1))
    
    # 计算最大距离
    max_dist1 = np.max(np.min(dist1, axis=1))
    max_dist2 = np.max(np.min(dist2, axis=1))
    
    return max(max_dist1, max_dist2)

这里使用了numpy库来进行数组的操作，具体实现中，首先将输入的序列转化为numpy数组，然后使用`subtract.outer`函数计算距离矩阵。最后，计算最大距离即为Hausdorff距离。

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您可以使用scipy库中的distance.cdist函数来计算两个dataframe数据之间的Hausdorff距离，示例代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial import distance

# 生成两个示例数据
data1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
data2 = pd.DataFrame({'x': [0, 3, 6], 'y': [3, 5, 7]})

# 将数据转换为numpy数组
array1 = np.array(data1)
array2 = np.array(data2)

# 计算Hausdorff距离
distance_matrix = distance.cdist(array1, array2, 'chebyshev')
hausdorff_distance = np.max(np.min(distance_matrix, axis=0), np.min(distance_matrix, axis=1))

print(hausdorff_distance)

这里使用的是Chebyshev距离来计算Hausdorff距离，如果需要使用其他距离度量，请参考distance.cdist函数的文档。

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