1 数据
第一个维度是sequence的index，每一行是多个元素（表示这一时刻的record）
from dtaidistance.dtw_ndim import *s1 = np.array([[0, 0],[0, 1],[2, 1],[0, 1],[0, 0]], dtype=np.double)
s2 = np.array([[0, 0],[2, 1],[0, 1],[0, .5],[0, 0]], dtype=np.double)2 主要方法
| distance | 两个序列的DTW距离
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| distance_fast | Fast-C的DTW距离
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| distance_matrix | 多个多维时间序列的距离矩阵
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| distance_matrix_fast' | Fast-C的distance_matrix
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| warping_path | 两个多维时间序列是如何对齐的
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| warping_paths |  |
| warping_paths_fast | fast-C版本的warping_paths |
