numpy 多维数组矩阵反归一化

要对多维数组或矩阵进行反归一化操作，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，获取原始数据的最大值和最小值，可以使用`numpy`的`max()`和`min()`函数来实现。假设原始数据为`data`。

   original_max = np.max(data)
   original_min = np.min(data)

2. 然后，获取归一化后的数据的形状信息，可以使用`numpy`的`shape`属性来获取。

   shape = data.shape

3. 接下来，将归一化后的数据进行反归一化计算。

   normalized_data = (data * (original_max - original_min)) + original_min

4. 最后，将反归一化后的数据重新恢复为原始的形状。

   normalized_data = normalized_data.reshape(shape)

下面是一个完整的示例代码：

import numpy as np

# 原始数据范围
original_min = 0
original_max = 100

# 归一化后的数据
data = np.array([[0.2, 0.4], [0.6, 0.8]])

# 获取归一化后的数据的形状信息
shape = data.shape

# 反归一化
normalized_data = (data * (original_max - original_min)) + original_min

# 将反归一化后的数据重新恢复为原始的形状
normalized_data = normalized_data.reshape(shape)

print(normalized_data)

输出结果将会是：

[[ 20.  40.]
 [ 60.  80.]]

这样就将多维数组或矩阵进行了反归一化操作。