Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック43: 時系列データの距離 –

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Python 時系列分析 1,000本ノック– ノック43: 時系列データの距離 –
次の Python コードの出力はどれでしょうか？

Python コード:

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EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
import numpy as np
np.random.seed(32)
time_series_a = np.random.randn(100).cumsum()
time_series_b = np.random.randn(100).cumsum()
distance, path = fastdtw(
time_series_a.reshape(-1, 1),
time_series_b.reshape(-1, 1),
dist=euclidean)
print(distance)
from scipy.spatial.distance import euclidean from fastdtw import fastdtw import numpy as np np.random.seed(32) time_series_a = np.random.randn(100).cumsum() time_series_b = np.random.randn(100).cumsum() distance, path = fastdtw( time_series_a.reshape(-1, 1), time_series_b.reshape(-1, 1), dist=euclidean) print(distance)
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
import numpy as np

np.random.seed(32)
time_series_a = np.random.randn(100).cumsum()
time_series_b = np.random.randn(100).cumsum()

distance, path = fastdtw(
    time_series_a.reshape(-1, 1), 
    time_series_b.reshape(-1, 1), 
    dist=euclidean)

print(distance)

 

回答の選択肢:

(A) 2つの時系列間のマハラノビス距離
(B) 2つの時系列間のダイナミックタイムワーピング距離
(C) 2つの時系列間のピアソン相関距離
(D) 2つの時系列間のマンハッタン距離