@numpyonly
def test_clustering_tree_ndim():
    with util_numpy.test_uses_numpy() as np:
        s = np.array([[[0.0, 0.0], [0, 0], [1, 0], [2, 0], [1, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0.0, 0.0], [1, 0], [2, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[1.0, 0.0], [2, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [1, 0]]])
        model = clustering.Hierarchical(dtw_ndim.distance_matrix_fast, {'ndim': 2}, show_progress=False)
        cluster_idx = model.fit(s)
        assert (cluster_idx[0] == {0, 1, 2})
@numpyonly
def test_clustering_tree_ndim():
    with util_numpy.test_uses_numpy() as np:
        s = np.array([[[0.0, 0.0], [0, 0], [1, 0], [2, 0], [1, 0], [0, 0], [1, 0], [0, 0], [0, 0]], [[0.0, 0.0], [1, 0], [2, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[1.0, 0.0], [2, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0], [1, 0], [1, 0]]])
        model = clustering.Hierarchical(dtw_ndim.distance_matrix_fast, {'ndim': 2}, show_progress=False)
        cluster_idx = model.fit(s)
        assert (cluster_idx[0] == {0, 1, 2})