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
distance_fast	Fast-C的DTW距离
distance_matrix	多个多维时间序列的距离矩阵
distance_matrix_fast'	Fast-C的distance_matrix
warping_path	两个多维时间序列是如何对齐的
warping_paths
warping_paths_fast	fast-C版本的warping_paths