dp_python:作为Python外部优化的动态编程（动态时间扭曲）

dp_python 优化的动态编程（DP）/动态时间扭曲（DTW）作为Python外部。 简化了经典的动态编程最佳路径计算。 因为内部循环是作为C例程实现的，所以它比同等的纯Python快500-1000倍。 外部库需要编译； 这应该可以通过python setup.py build来实现。 这将创建_dpcore_py.so文件需要在同一个目录中去dpcore.py 。 （如果在Mac上使用HomeBrew，则可以简单地make -f Makefile.dpcore_py来创建已编译的对象。） 请参阅上的ipython笔记本，该笔记本演示了两种口头表达的DTW对齐方式。 基于Matlab DP外部： : dpcore.py函数 ##### dp(local_costs, penalty=0.0, gutter=0.0) 使用动态编程通过局部成本矩阵找到最小成本路径。 参