具有 O(N) 时间和内存复杂度的动态时间规整 (DTW) 算法。
项目描述
快速dtw
FastDTW [ 1 ]的 Python 实现，它是一种近似动态时间规整 (DTW) 算法，可提供 O(N) 时间和内存复杂度的最优或接近最优对齐。
安装
pip install fastdtw
例子
import numpy as np from scipy.spatial.distance import euclidean from fastdtw import fastdtw x = np.array([[1,1], [2,2], [3,3], [4,4], [5,5]]) y = np.array([[2,2], [3,3], [4,4]]) distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean) print(distance)
参考
关
fastdtw -0.3.4-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 28918c163dce9e736e09252a02073fce712bc4c7aa18f2a45d882cca84da2dbb |
|
| MD5 | ac819976d43d285e8381a969f2ee4d3b |
|
| 布莱克2-256 | 99e58425c47c3919e3fe3f771ee41c4f97c3a66104d33e07127dea81e32b7987 |