Python实现单个数组与数组集合中子数组的批量DTW距离计算

我懂你的困扰啦——你当前的函数在循环里每次都会用新的距离值覆盖distance变量，所以最后只能返回最后一次对比的结果。要一次性得到所有45组列与a1的DTW距离，只需要把每次计算的结果收集到一个列表里就好，调整后的代码如下：

def compare1(array1, array_arrays):
    # 初始化一个空列表用来存储所有距离
    distances = []
    for i in array_arrays:
        distance, path = fastdtw(array1, i, dist=manhattan_distance)
        # 把每次计算的距离添加到列表中
        distances.append(distance)
    # 返回整个距离列表
    return distances

调用这个函数的时候，你会得到一个包含45个元素的列表，其中第一个元素就是你预期的4164.2393701224755：

all_dtw_distances = compare1(a1, a1_compare)
# 可以打印第一个值验证
print(all_dtw_distances[0])  # 输出 4164.2393701224755

要是你不需要path结果，也可以直接忽略它，写成：

distance, _ = fastdtw(array1, i, dist=manhattan_distance)

用下划线_表示这个变量我们不需要用到，让代码更清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maddie Gibbons