python反归一化

反归一化是将经过归一化处理后的数据还原回原始数据的过程。在Python中，可以使用以下代码进行反归一化：

def inverse_normalize(data, norm_data):
    max_val = np.max(data)
    min_val = np.min(data)
    return norm_data * (max_val - min_val) + min_val

其中，`data`为原始数据，`norm_data`为归一化后的数据。

相关问题

python 反归一化

反归一化是将经过归一化处理后的数据还原回原始数据的过程。在 Python 中，可以通过以下公式进行反归一化：

$$
x = x_{norm} \times (max - min) + min
$$

其中，$x_{norm}$ 是归一化后的数据，$max$ 和 $min$ 分别是原始数据的最大值和最小值。

例如，对于一个归一化后的数据 $x_{norm}=0.5$，原始数据的最大值为 $10$，最小值为 $2$，则反归一化后的数据为：

$$
x = 0.5 \times (10 - 2) + 2 = 6
$$

python反归一化代码

假设你要对一组数据进行反归一化，可以按照以下步骤进行：

1. 计算原始数据的最小值和最大值

min_val = 10   # 原始数据的最小值
max_val = 100  # 原始数据的最大值

2. 假设你归一化后的数据为0.5，那么反归一化后的数据可以通过以下公式计算：

normalized_val = 0.5  # 归一化后的数据
denormalized_val = normalized_val * (max_val - min_val) + min_val
print(denormalized_val)

输出结果为：

55.0

因此，反归一化后的数据为55.0。你可以将上面的代码嵌入到一个循环中，以便对多个数据进行反归一化。