本文主要是介绍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？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- DTW是干什么的？
- 代码
- 结果说明及分析比较
- Reference
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这篇关于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？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
