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SAP B1_DTW导入BOM
SAP B1_DTW导入BOM
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B1
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更新于2023-05-25
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def get_stack_distmat_dtw(y,stack_array ): S,N,M = stack_array.shape stack_dist_mat_dtw = np.zeros((N,M), dtype = object) for i in range(N): for j in range(M): ts_pixel = np.zeros((S)) for s in range(S): ts_pixel[s] = stack_array[s,i,j] dist_mat_dtw = dist_matrix_dtw(ts_pixel, y) stack_dist_mat_dtw[i,j] = dist_mat_dtw return stack_dist_mat_dtw解释一下
这是一个 Python 函数，用于计算一个时间序列 y 与一个三维数组 stack_array 中每个二维平面的动态时间规整距离矩阵。其中，S、N、M 分别表示 stack_array 的三个维度的大小。在函数中，通过双重循环遍历 stack_array 中的每个二维平面，然后对每个平面中的每个像素，将其转换为一个长度为 S 的时间序列 ts_pixel，并计算 ts_pixel 与 y 之间的动
def get_stack_distmay_dtw_window(y, stack_array, window): S,N,M = stack_array.shape stack_dist_mat_dtw = np.zeros((N,M), dtype = object) for i in range(N): for j in range(M): ts_pixel = np.zeros((S)) for s in range(S): ts_pixel[s] = stack_array[s,i,j] dist_mat_dtw = dist_matrix_dtw_window(ts_pixel, y, window) stack_dist_mat_dtw[i,j] = dist_mat_dtw return stack_dist_mat_dtw解释一下
这是一个 Python 代码段，用于计算一个时间序列与一个时间序列堆栈中的所有时间序列之间的 DTW 距离矩阵。其中，y 是一个时间序列，stack_array 是一个时间序列堆栈，window 是 DTW 窗口的大小。代码中使用了 dist_matrix_dtw_window 函数来计算 DTW 距离矩阵。最终，函数返回一个 N*M 的矩阵，其中第 i 行第 j 列的元素表示 y 与堆栈中第 i
def dist_matrix_dtw_window(x,y,window): N = x.shape[0] M = y.shape[0] W = np.max([window, abs(N-M)]) dist_mat_dtw_window = np.zeros((N,M)) for i in range(N): for j in range(M): dist_mat_dtw_window[i,j] = np.inf dist_mat_dtw_window[0,0] = 0 for i in range(N): for j in range(np.max([1,i-W]), np.min([M, i+W])): dist_mat_dtw_window[i,j] = abs(x[i] - y[j]) return dist_mat_dtw_window 的作用是啥
这段代码的作用是计算两个时间序列x和y之间的DTW距离，并且限制了窗口大小为window。其中，N和M分别表示x和y的长度，W表示窗口大小，dist_mat_dtw_window是一个N*M的矩阵，用于存储DTW距离。具体实现是通过两个嵌套的for循环来计算每个位置的DTW距离，并且在计算过程中限制了窗口大小。最后返回计算好的DTW距离矩阵。
帮我找一个DTW的matlab算法
我可以给你一些有关Dynamic Time Warping（DTW）的算法实现，在Matlab中的资源：1.《MATLAB实现动态时间规整（DTW）算法》（https://www.researchgate.net/publication/309898292_MATLAB_Implementation_of_Dynamic_Time_Warping_DTW_Algorithm）；2.《基于Matl
def distance(s1, s2, signal_num=-9999): tmp_s1 = [] for i in s1: tmp_s1.append(i) tmp_s2 = [] for i in s2: tmp_s2.append(i) s1_in = DTW.return_center_data(tmp_s1, signal_num) s2_in = DTW.return_center_data(tmp_s2, signal_num) result = DTW.dtw(s1_in, s2_in, DTW.dist_for_float)[0] print(result, s1_in, s2_in) return result
这是一个关于 Python 编程的问题，我可以回答。这段代码定义了一个名为 distance 的函数，它接受两个字符串 s1 和 s2 作为参数，以及一个可选的参数 signal_num。函数内部将 s1 和 s2 转换为列表，并使用 DTW.return_center_data 函数将它们转换为中心化的数据。然后使用 DTW.dtw 函数计算 s1_in 和 s2_in 之间的 DTW 距离，并
怎样用python来写出TW-DTW算法
您好，我可以回答这个问题。TW-DTW算法是基于动态时间规整（DTW）算法的改进版本，主要用于时间序列数据的相似性度量。在Python中，可以使用SciPy库中的“cdist”函数来实现TW-DTW算法。具体实现方法可以参考以下代码： from scipy.spatial.distance import cdist import numpy as np def tw_dtw(x, y, w):
soft dtw用代码写出两个时间序列间
的距离： 以下是用Python实现的例子： ```python import numpy as np def soft_dtw_distance(x, y, gamma): # 初始化 D = np.zeros((len(x)+1, len(y)+1)) D[1:, 0] = np.inf D[0, 1:] = np.inf E = np.z
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
利用python实现sequence-DTW算法
Sequence-DTW算法的全称是Sequence Dynamic Time Warping。如果您想在Python中实现Sequence-DTW算法，可以选择使用Python中的NumPy库和DTW库。您需要先导入这两个库然后按照以下步骤操作： 1. 将您的两个时间序列存储为NumPy数组，例如X和Y。 2. 导入dtw库中的求DTW距离的函数dtw.distance(X, Y)。 3.
soft dtw用代码写出
以下是Python实现的soft dtw代码： ```python import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean def soft_dtw(x, y, gamma): # 计算距离矩阵 D = np.zeros((len(x), len(y))) for i in range(len(x)
matlab可以直接用dtw
dtw是一种时间序列相似度测量方法，即动态时间规整(dynamic time warping)算法。在matlab中，可以直接调用dtw函数来实现基于动态时间规整的时间序列相似度计算。使用dtw函数，只需要将需要计算相似度的两个时间序列作为参数传入函数中即可，比如： [dist, warp_path] = dtw(x, y); 其中，x和y分别为两个需要计算相似度的时间序列。dist的值即为计
dtw算法计算相似度python
下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用DTW算法计算两个时间序列之间的相似度。 ```python import numpy as np def dtw_distance(ts_a, ts_b, d=lambda x,y: abs(x-y), mww=10000): """Computes dtw distance between two time series
def dist_for_float(p1, p2): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p1) == float or type(p1) == int) and \ (type(p2) == float or type(p2) == int): dist = float(abs(p1 - p2)) return dist else: sum_val = 0.0 for i in range(len(p1)): sum_val += pow(p1[i] - p2[i], 2) dist = pow(sum_val, 0.5) return dist怎样实现将这段函数里的欧氏距离改成马氏距离
可以通过计算两个向量的协方差矩阵和其逆矩阵，然后将其代入马氏距离的公式中进行计算。具体实现可以参考以下代码： import numpy as np def dist_for_float(p1, p2): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p
时间序列dtw距离算法matlab
时间序列DTW（Dynamic Time Warping）距离算法是一种计算两个时间序列间距离的方法。它可以比较两个时间序列间的相似度，适用于时间序列数据在长度、起始点、周期、形状等方面有差异的情况。 在Matlab编程中，可以使用内置函数pdist计算时间序列的DTW距离。具体实现步骤如下： 1.将两个时间序列导入Matlab中，比如X和Y。 2.使用pdist函数计算两个时间序列间的距离
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
def test_path(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 4] s2 = [3, 4, 5, 5, 5, 4] val, path = DTW.dtw(s1, s2, DTW.dist_for_float) TestDTW.display(s1, s2) print(val, path) @staticmethod def test_remove_signal(): s1 = [1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] s2 = [-9999, -9999, -9999, 1, 2, 3, 4, 5, -9999, -9999, -9999, -9999, -9999] result = DTW.distance(np.array(s1), np.array(s2)) TestDTW.display(s1, s2) print(s1) print(s2) print(result)解释一下
这是一段 Python 代码，其中使用了 DTW 算法计算两个序列 s1 和 s2 之间的距离。第一个测试函数 test_path() 中，先定义了两个序列 s1 和 s2，然后调用 DTW.dtw() 函数计算它们之间的距离和对齐路径，最后调用 TestDTW.display() 函数显示对齐后的序列和对齐路径，并输出距离和路径。第二个测试函数 test_remove_signal() 中，先定
请帮我写一个DTW算法的代码
好的，我可以为您提供一个DTW算法的代码。以下是一个简单的Python实现： ```python import numpy as np def dtw_distance(s1, s2): n, m = len(s1), len(s2) dtw = np.zeros((n+1, m+1)) for i in range(1, n+1): dtw[i, ]
用Python写一个两条轨迹间的dtw距离计算
您好，我是 CSDN 开发的 C 知道，关于您的问题，我可以回答。DTW（Dynamic Time Warping）是一种用于计算两个时间序列之间距离的算法，可以用 Python 实现。以下是一个示例代码： ```python import numpy as np def dtw_distance(s1, s2): n, m = len(s1), len(s2) dtw = n
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