DTW-Python：R的动态时间扭曲算法软件包的Python版本

简介：
DTW-Python是基于R语言中动态时间规整(DTW)算法的一个Python实现。此软件包为数据科学家和研究人员提供了一个强大的工具，用于处理时间序列数据分析任务，支持多种距离测量方法及可视化功能。 欢迎使用dtw-python软件包的综合实现功能。DTW（动态时间规整）是一系列算法，用于计算两个时间序列之间局部拉伸或压缩的时间轴调整方法，以使一个时间序列（查询）尽可能精确地映射到另一个时间序列（参考）。通过这些算法可以得到两者之间的累积距离，并在需要时输出它们的映射关系。DTW广泛应用于计量经济学、化学计量学和常规时间序列挖掘中的分类与聚类任务。 该软件包提供了一套完整的，最新的动态时间规整类型算法实现，并且是完全开放源代码（GPL）形式发布的。它是C语言版本的忠实Python等效项。它支持各种局部约束条件（如对称、非对称及斜率限制），全局约束以及快速本机代码等多种绘图样式。 关于软件包和DTW的相关文献资料，详细的文档与背景信息可以在主页面上找到。希望了解如何使用该软件包的最佳途径是阅读随附的论文《》，此文章在《统计软件杂志》中免费提供。这篇文章包含了详细的操作指南及广泛的理论知识介绍，如多变量匹配、实时应用中的开放性问题以及递归类型等。