逆标准化python
时间: 2023-12-18 12:29:53 浏览: 33
逆标准化是将标准化后的数据还原为原始数据的过程。在Python中,可以使用sklearn库中的StandardScaler类来进行标准化和逆标准化操作。具体实现方法如下:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 假设原始数据为data
stand_scaler = StandardScaler()
std_data = stand_scaler.fit_transform(data) # 标准化
origin_std_data = stand_scaler.inverse_transform(std_data) # 逆标准化
print(origin_std_data == data) # 输出True,表示逆标准化后的数据与原始数据相同
```
上述代码中,首先导入了sklearn库中的StandardScaler类,然后创建了一个StandardScaler对象stand_scaler。接着,使用fit_transform()方法对原始数据进行标准化处理,得到标准化后的数据std_data。最后,使用inverse_transform()方法对标准化后的数据进行逆标准化处理,得到原始数据origin_std_data。
相关问题
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:
```python
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%"]
[ .reference_list ]
python代码实现sigmoid标准化和逆标准化
sigmoid 标准化(Sigmoid normalization)是一种常见的数据标准化方法,它可以将原始数据归一化到 [0, 1] 的范围内。其公式为:
$$
x'=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
其中,$x$ 为原始数据,$x'$ 为标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_normalize(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
```
sigmoid 逆标准化(Sigmoid inverse normalization)则是将标准化后的数据还原回原始数据的过程。其公式为:
$$
x=\ln\frac{x'}{1-x'}
$$
其中,$x'$ 为标准化后的数据,$x$ 为逆标准化后的数据。
下面是 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def sigmoid_inverse_normalize(x):
return np.log(x / (1 - x))
```
需要注意的是,sigmoid 标准化和逆标准化都是针对单个数据进行的,如果需要对整个数据集进行标准化,可以使用 numpy 库的向量化操作。