FastDTW: Python中的快速实现
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简介：
FastDTW是一款高效的Python库，用于计算动态时间规整（DTW）算法的距离，特别适用于大数据集的近似匹配和模式识别任务。
FastDTW 是 Python 中的一种动态时间规整（DTW）算法的近似实现方法，它能够在 O(N) 时间复杂度和内存使用下找到最佳或接近最佳的对齐方式。
安装 FastDTW 可以通过以下命令完成：
```shell
pip install fastdtw
```
下面是一个简单的例子说明如何使用 FastDTW：
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
x = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])
y = np.array([[2, 2], [3, 3], [4, 4]])
distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean)
print(distance)
```
FastDTW 的参考文献为：Stan Salvador 和 Philip Chan。
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