给我写一个归一化与反归一化python函数

好的，以下是归一化与反归一化的Python函数：

归一化函数：

def normalize(data, min_val, max_val):
    return (data - min_val) / (max_val - min_val)

其中，data是要进行归一化的数据，min_val是数据的最小值，max_val是数据的最大值。

反归一化函数：

def unnormalize(data, min_val, max_val):
    return data * (max_val - min_val) + min_val

其中，data是要进行反归一化的数据，min_val是数据的最小值，max_val是数据的最大值。

使用方法如下：

# 归一化
data_normalized = normalize(data, min_val, max_val)

# 反归一化
data_unnormalized = unnormalize(data_normalized, min_val, max_val)

请注意，归一化与反归一化的函数可以根据具体的数据类型及归一化范围进行修改。

相关问题

航迹预测归一化以后，反归一化python 代码

航迹预测归一化后，反归一化的 Python 代码如下所示：

import numpy as np

# 假设预测值为 pred，最小值为 min_val，最大值为 max_val
def inverse_normalize(pred, min_val, max_val):
    range_val = max_val - min_val
    return pred * range_val + min_val

其中，`pred` 是预测的归一化数值，`min_val` 和 `max_val` 分别是原始数据的最小值和最大值。函数返回的是反归一化后的预测数值。

使用时，可以先将原始数据进行归一化，然后使用模型进行预测，最后使用上述代码将预测结果反归一化得到实际的预测值。

python反归一化代码

反归一化是将数据从归一化的范围还原到原始范围的过程。假设数据在归一化后的范围是[0, 1]，原始范围是[a, b]，那么反归一化的公式为：

X = X_norm * (b-a) + a

其中，X_norm是归一化后的数据，X是反归一化后的数据。

下面是一个示例代码：

def denormalize(X_norm, a, b):
    """
    反归一化函数
    """
    X = X_norm * (b-a) + a
    return X

其中，a、b分别是原始数据的最小值和最大值。