Python 动态时间扭曲过程

嗨~我想做DTW和集群。我只是有个问题

import numpy as np

import rpy2.robjects.numpy2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()

# Set up our R namespaces
R = rpy2.robjects.r
DTW = importr('dtw')

# Generate our data
idx = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
template = np.cos(idx)
query = np.sin(idx) + np.array(R.runif(100))/10

# Calculate the alignment vector and corresponding distance
alignment = R.dtw(query, template, keep=True)
dist = alignment.rx('distance')[0][0]

print(dist)

当我看到这段代码时，有两个时间序列变量。 如果我有很多时间序列变量（如下图）

我怎样才能完成这个过程？？ 我想我会设置固定变量，并将固定变量与其他变量进行比较。如下图所示

图中的意思是将一个变量与整个变量进行比较

在计算完所有距离后，我会做基于距离的聚类方法

是这样吗

我可以任意选择固定变量吗