Python 计算长度不等序列的距离矩阵

我有一个多序列（长度不等）的形式：

series = [ [1, 2, 5, 6, 9, 1],
           [2, 6, 1, 4, 5],
           [3, 5, 6, 7, 1, 4, 8, 7, 9],
           [4, 3, 2, 1],
           ...
           [2, 9, 7, 6, 5]
         ] 
         shape = (38, )

序列长度约为1000-2000。共有38个序列。我需要对这些进行分层聚类，为此我定义了一个基于加权DTW（动态时间扭曲）的自定义距离度量：

是否有一种方法可以使用myMetric作为距离度量有效地计算上述序列的距离矩阵？在整个序列中进行迭代将是O（n^2），并且在我的系统上对38个序列花费的时间太长。另外，我试着用

dist=成对距离（系列，公制=myMetric）

但这要求序列长度相等，并引发以下错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.

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不能在少于O（n^2）的时间内计算O（n^2）大小的输出。@user2357112我明白，我正在寻找其他方法来减少计算时间。例如，dist（u，v）=dist（v，u），所以我只需要计算一次。我可以编写自己的函数，但不知道是否有一个库已经提供了更好的方法。您应该重写代码以利用。您可以尝试填充所有序列并修改距离函数以处理填充。然后可以更容易地在C级代码中使用numpy进行处理。当然，复杂性将保持不变。@C.Yduqoli我目前正在研究相同的，听起来绝对合理。谢谢不能在少于O（n^2）的时间内计算O（n^2）大小的输出。@user2357112我明白，我正在寻找其他方法来减少计算时间。例如，dist（u，v）=dist（v，u），所以我只需要计算一次。我可以编写自己的函数，但不知道是否有一个库已经提供了更好的方法。您应该重写代码以利用。您可以尝试填充所有序列并修改距离函数以处理填充。然后可以更容易地在C级代码中使用numpy进行处理。当然，复杂性将保持不变。@C.Yduqoli我目前正在研究相同的，听起来绝对合理。谢谢

ValueError: setting an array element with a sequence.