numpy 多维数组矩阵反归一化
时间: 2023-08-09 17:06:49 浏览: 245
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`。
```python
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。
```python
shape = data.shape
```
3. 接下来,将归一化后的数据进行反归一化计算。
```python
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。
```python
normalized_data = normalized_data.reshape(shape)
```
下面是一个完整的示例代码:
```python
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。