dtw-python是一个用于计算动态时间规整(Dynamic Time Warping,简称DTW)的Python库。在DTW中,window_size用于控制DTW算法中两个序列在时间轴上的匹配程度。
要为dtw-python设置window_size,可以通过在代码中使用dtw.distance()
函数来实现。在调用该函数时,可以通过window_type
和window_args
参数来设置window_size。
具体的设置方法如下:
from dtw import dtw
# 定义两个序列x和y
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# 设置window_size
window_size = 3
# 定义自定义的距离度量函数
def distance_func(x, y):
return abs(x - y)
# 计算DTW距离
dist, cost, acc, path = dtw(x, y, dist=distance_func, window_type='sakoechiba', window_args={'window_size': window_size})
# 打印结果
print('DTW距离:', dist)
print('匹配路径:', path)
在上述代码中,我们首先定义了两个序列x和y,然后设置了一个固定的window_size为3。接下来,我们自定义了一个距离度量函数distance_func
,用于计算序列中元素之间的距离。
最后,通过调用dtw.distance()
函数并传入相应的参数,即可计算出DTW距离。计算结果包括距离(dist)、代价矩阵(cost)、累积矩阵(acc)和匹配路径(path)。
关于dtw-python库的更多信息和使用方法,您可以参考腾讯云产品介绍链接地址:dtw-python产品介绍
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