用Python写一个dtw二维序列处理

您好，我是 CSDN 开发的 C 知道，关于您的问题，我可以回答。使用 Python 实现 DTW 算法的二维序列处理，可以参考以下代码：

import numpy as np

def dtw_distance(s, t):
n, m = len(s), len(t)
dtw = np.zeros((n + 1, m + 1))
for i in range(1, n + 1):
dtw[i, ] = float('inf')
for j in range(1, m + 1):
dtw[, j] = float('inf')
dtw[, ] =
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, m + 1):
cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1])
dtw[i, j] = cost + min(dtw[i - 1, j], dtw[i, j - 1], dtw[i - 1, j - 1])
return dtw[n, m]

s = [1, 2, 3, 4, 5]
t = [2, 3, 4, 5, 6]
print(dtw_distance(s, t))

希望能对您有所帮助。

相关问题

给我用python写一个dtw算法的代码

下面是一个使用Python实现DTW算法的示例代码：def dtw(x, y):
# 初始化矩阵
len_x, len_y = len(x), len(y)
dtw_matrix = np.zeros((len_x, len_y))
# 计算Cost矩阵
for i in range(len_x):
for j in range(len_y):
cost = np.abs(x[i]-y[j])
if i == 0 and j == 0:
dtw_matrix[i, j] = cost
elif i == 0:
dtw_matrix[i, j] = cost + dtw_matrix[i, j-1]
elif j == 0:
dtw_matrix[i, j] = cost + dtw_matrix[i-1, j]
else:
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[-1, -1]

用python写一个计算时间序列复杂度不变距离的代码

可以的，以下是Python代码示例：

import numpy as np

def dtw_distance(s1, s2):
    """
    计算时间序列之间的动态时间规整距离（DTW距离）
    :param s1: 时间序列1
    :param s2: 时间序列2
    :return: DTW距离
    """
    n1, n2 = len(s1), len(s2)
    dtw = np.zeros((n1 + 1, n2 + 1))

    for i in range(1, n1 + 1):
        dtw[i][0] = float('inf')
    for i in range(1, n2 + 1):
        dtw[0][i] = float('inf')

    dtw[0][0] = 0

    for i in range(1, n1 + 1):
        for j in range(1, n2 + 1):
            cost = abs(s1[i - 1] - s2[j - 1])
            dtw[i][j] = cost + min(dtw[i - 1][j], dtw[i][j - 1], dtw[i - 1][j - 1])

    return dtw[n1][n2]

该函数采用numpy库，在计算DTW距离时需要循环遍历两个时间序列，计算它们之间的距离，最后返回它们的DTW距离。