DTW是干什么的？

动态时间规整算法，故名思议，就是把两个代表同一个类型的事物的不同长度序列进行时间上的“对齐”。比如DTW最常用的地方，语音识别中，同一个字母，由不同人发音，长短肯定不一样，把声音记录下来以后，它的信号肯定是很相似的，只是在时间上不太对整齐而已。所以我们需要用一个函数拉长或者缩短其中一个信号，使得它们之间的误差达到最小。

DTW有多有用呢？在知网检索一下主题为DTW的文献就知道了，结果如下图，可以看到有3000+的文献！

DTW是这么好的工具，那怎么实现DTW呢？其实前人早已做好了的，不需要自己再重复劳动了！下边介绍四种实现DTW的方法，并比较了耗时的情况。

代码

import numpy as np
np.random.seed(0)
a = np.random.normal(3, 2.5, size=(2, 1000))# 使用tslearn计算dtw距离
import time as t
time1 = t.time()
from tslearn.metrics import dtw
dist_ts = dtw(a[0], a[1])
time2 = t.time()
cost_ts = time2-time1# 使用dtw计算dtw距离
time1 = t.time()
from dtw import dtw
from numpy.linalg import norm
dist_dtw, cost, acc_cost, path = dtw(a[0].reshape(-1, 1),a[1].reshape(-1, 1),dist=lambda x, y: norm(x - y, ord=1)
)
time2 = t.time()
cost_dtw = time2-time1# 使用fastdtw计算dtw距离
time1 = t.time()
from fastdtw import fastdtw
from scipy.spatial.distance import euclidean
dist_fast, path1 = fastdtw(a[0], a[1], dist=euclidean)
time2 = t.time()
cost_fast = time2-time1# 使用dtaidistance计算dtw距离
time1 = t.time()
from dtaidistance import dtw
dist_dtai = dtw.distance_fast(a[0], a[1])
time2 = t.time()
cost_dtai = time2-time1

结果说明及分析比较

结果如下：

可以发现使用四种方法计算得到的dtw距离不完全相同，这一点很疑惑。知道为什么的大佬可以在评论里指点一下。

时间性能这方面，dtaidistance>>fastdtw>>tslearn>dtw，其中dtw库耗时最长，性能最差，dtaidistance性能最佳。

也就是说dtaidistance这个库是最好用的。

Reference

tslearn.metrics.dtw
dtw
fastDTW
dtaidistance

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python分别使用dtw、fastdtw、tslearn、dtaidistance四个库计算dtw距离，哪个计算速度最快？

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DTW是干什么的？

代码

结果说明及分析比较

Reference

python分别使用dtw、fastdtw、tslearn、dtaidistance四个库计算dtw距离，哪个计算速度最快？相关推荐

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