反标准化python

要进行反标准化（inverse standardization）的话，可以使用`StandardScaler`类中的`inverse_transform`方法来实现。首先，你需要准备你要反标准化的数据。假设你有一个数据集`data`，你可以使用以下代码来进行反标准化操作：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 假设你的数据已经被标准化
normalized_data = scaler.transform(data)

# 反标准化数据
original_data = scaler.inverse_transform(normalized_data)

在这段代码中，`data`是你原始的数据集，`normalized_data`是经过标准化处理后的数据集。使用`inverse_transform`方法可以将标准化后的数据还原回原始数据。这样，`original_data`就是反标准化后的数据了。请注意，使用反标准化之前，你需要先对数据进行标准化处理。

参考资料：
python 数据归一化/标准化方法与代码（离差标准化，log归一化，标准化，比例归一化，反正切归一化）
python 归一化、反归一化、标准化、反标准化、python输出数据显示不完全怎么解决
代码示例来源：import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler data = np.random.random(size=(20, 2))
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python 标准化/归一化与逆标准化/逆归一化](https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/124795226)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基础学习——python 归一化、反归一化、标准化、反标准化、python输出数据显示不完全怎么解决](https://blog.csdn.net/weixin_45464524/article/details/128234291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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