是按def FNormalizeMultUseData(y_hat1, M1, N1):反归一,不能限制结果
时间: 2024-03-27 11:35:55 浏览: 14
好的,如果您希望只进行反归一操作而不进行限制,则可以使用以下代码:
```python
def FNormalizeMultUseData(y_hat1, M1, N1):
"""
将 y_hat1 中的所有数据按照最大值 M1 和最小值 N1 进行反归一操作。
Args:
y_hat1: numpy array,需要进行反归一操作的数组。
M1: float,最大值。
N1: float,最小值。
Returns:
numpy array,反归一后的数组。
"""
# 将 y_hat1 中的数据按照公式进行反归一操作
y_hat1 = (y_hat1 - N1) / (M1 - N1)
return y_hat1
```
其中,y_hat1 是需要进行反归一操作的数组,M1 是最大值,N1 是最小值。函数中首先将 y_hat1 中的数据按照公式进行反归一操作,然后返回反归一后的数组 y_hat1。注意,此时没有进行数据范围的限制,您需要在调用该函数时自行限制数据范围。
相关问题
y_hat1(x,y) 把他的所以数据按最大值M1,最小值N1反归一. 请定义涵数: FNormalizeMultUseData y_hat1 = FNormalizeMultUseData(y_hat1, M1,N1)
好的,您可以使用以下代码定义 FNormalizeMultUseData 函数:
```python
import numpy as np
def FNormalizeMultUseData(y_hat1, M1, N1):
"""
将 y_hat1 中的所有数据按照最大值 M1 和最小值 N1 进行反归一操作。
Args:
y_hat1: numpy array,需要进行反归一操作的数组。
M1: float,最大值。
N1: float,最小值。
Returns:
numpy array,反归一后的数组。
"""
# 将 y_hat1 中的数据按照公式进行反归一操作
y_hat1 = (y_hat1 - N1) / (M1 - N1)
# 将 y_hat1 中的数据限制在 [0, 1] 的范围内
y_hat1 = np.clip(y_hat1, 0, 1)
return y_hat1
```
其中,y_hat1 是需要进行反归一操作的数组,M1 是最大值,N1 是最小值。函数中首先将 y_hat1 中的数据按照公式进行反归一操作,然后将 y_hat1 中的数据限制在 [0, 1] 的范围内,最后返回反归一后的数组 y_hat1。
就是这个 :def FNormalizeMultUseData(y_hat1, M1, N1): """ 将 y_hat1 中的所有元素按照最大值 M1 和最小值 N1 进行反归一操作。 Args: y_hat1: numpy array,需要进行反归一操作的数组。 M1: float,最大值。 N1: float,最小值。 Returns: numpy array,反归一后的数组。 """ # 遍历 y_hat1 中的所有元素,按照公式进行反归一操作 for i in range(y_hat1.shape[0]): for j in range(y_hat1.shape[1]): y_hat1[i][j] = (y_hat1[i][j] - N1) / (M1 - N1) return y_hat1
这个方法是将一个数组中的所有元素进行反归一操作,使得所有的元素都在0到1之间。具体来说,这个方法会遍历数组y_hat1中的每一个元素,然后按照公式进行反归一操作,最后返回反归一后的数组。
这个公式即:(y_hat1[i][j] - N1) / (M1 - N1),其中y_hat1[i][j]是数组中的一个元素,N1和M1分别是这个数组中所有元素的最小值和最大值。反归一操作的结果就是将这个元素映射到0到1之间的一个值。
需要注意的是,这个方法会直接修改传入的数组y_hat1,如果不希望修改原数组,可以先将原数组复制一份再进行操作。
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