如何对一个(2777,12)的数组反归一化,提供代码示例
时间: 2024-05-13 20:16:46 浏览: 9
假设你的数组是 `data`,归一化时使用的最大值和最小值分别为 `max_val` 和 `min_val`,反归一化的代码如下:
```python
import numpy as np
# 定义最大值和最小值
max_val = 100
min_val = 0
# 反归一化数据
data = (data * (max_val - min_val)) + min_val
```
这样,你就可以将归一化后的数据反归一化回原始数据范围内的值。需要注意的是,这里的 `data` 数组的形状为 `(2777, 12)`,因为归一化通常是对每个特征进行的,所以需要将每一列进行反归一化。如果你的数据是二维数组,可以使用 `axis` 参数来指定按照哪个轴进行操作,例如:
```python
data = (data * (max_val - min_val)) + min_val
data = np.apply_along_axis(lambda x: (x * (max_val - min_val)) + min_val, axis=0, arr=data)
```
这里的 `np.apply_along_axis()` 函数会对每一列进行反归一化。
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如何对一个(2777,12)的数组反归一化,其中12个特征的最大最小值都是相同的,提供代码示例
假设原始数据的最小值为 `min_val`,最大值为 `max_val`,反归一化的数组为 `normalized_array`。可以使用以下代码进行反归一化:
```python
import numpy as np
# 假设原始数据的最小值和最大值
min_val = 0
max_val = 1
# 假设要反归一化的数组
normalized_array = np.random.rand(2777, 12)
# 进行反归一化
denormalized_array = normalized_array * (max_val - min_val) + min_val
```
这样,得到的 `denormalized_array` 就是反归一化后的数组。
生成一个多列数组数据归一化代码
要对多列数组进行归一化,可以使用以下代码示例:
```python
import numpy as np
def normalize_data(data):
min_vals = np.min(data, axis=0)
max_vals = np.max(data, axis=0)
normalized_data = (data - min_vals) / (max_vals - min_vals)
return normalized_data
# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 归一化数据
normalized_data = normalize_data(data)
print(normalized_data)
```
这段代码定义了一个名为`normalize_data`的函数,该函数接受一个多列数组作为参数,并返回归一化后的数组。在函数内部,首先使用`np.min()`函数和`np.max()`函数分别计算出每列的最小值和最大值。
接下来,通过执行`(data - min_vals) / (max_vals - min_vals)`来将数组进行归一化操作。这里使用了NumPy的广播功能,使得对整个数组的每个元素都进行了归一化计算。
最后,将归一化后的数组打印出来。在示例中,输出将是:
```
[[0. 0. 0. ]
[0.5 0.5 0.5]
[1. 1. 1. ]]
```
这表示每列数据都被归一化到了0到1之间。
你可以根据自己的实际需求修改示例中的数据和归一化函数来适应你的代码。请确保输入的数据是一个多列数组,其中每一列代表一个特征或变量。