T_sim = mapminmax('reverse',Tn_sim,outputps); save("D:\develop\IDE\Matlab2018a\Important_Code\First_Test\Compare\Compare_B5\T100\ELM.mat","T_sim")代码什么意思

这段MATLAB代码的主要作用是将归一化后的数据进行反归一化，并将结果保存到硬盘上。

具体来说，该代码中的 `mapminmax('reverse',Tn_sim,outputps)` 函数将 `Tn_sim` 数据进行反归一化处理，使得数据恢复到原始的数值范围。其中，`outputps` 是一个归一化器，它包含了用于归一化数据的参数，例如最大值、最小值等等。反归一化操作将数据从归一化后的范围重新映射到原始的数值范围。

接下来，`save` 函数将处理后的 `T_sim` 数据保存到硬盘上，文件名为 "D:\develop\IDE\Matlab2018a\Important_Code\First_Test\Compare\Compare_B5\T100\ELM.mat"。`.mat` 是MATLAB文件格式的扩展名，它可以存储MATLAB变量和数据。因此，该代码将处理后的数据以MATLAB变量的形式保存到硬盘上，以便后续使用。

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matlab中[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); 这段代码什么意思，请详细解释谢谢

这段代码是用于在 MATLAB 中进行数据归一化的操作。让我一步一步详细解释它的含义：

1. `[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);`
- 这行代码将训练数据 `P_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `p_train`。
- 同时，`mapminmax` 函数会返回一个数据转换器 `ps_input`，用于将其他数据应用相同的归一化变换。

2. `p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);`
- 这行代码使用之前获得的数据转换器 `ps_input`，将测试数据 `P_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `p_test`。
- `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的数据转换器。

3. `[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);`
- 这行代码将目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `t_train`。
- 同样地，`mapminmax` 函数返回一个数据转换器 `ps_output`，用于将其他目标数据应用相同的归一化变换。

4. `t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);`
- 这行代码使用之前获得的目标数据转换器 `ps_output`，将测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `t_test`。
- `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的目标数据转换器。

综上，这段代码的作用是将训练数据 `P_train` 和目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_train` 和 `t_train`。然后，使用相应的归一化转换器将测试数据 `P_test` 和测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_test` 和 `t_test`。这样做可以确保训练数据和测试数据都经过相同的归一化处理，以及保持彼此之间的比例关系。

帮我转为python语言：[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )';

当然可以！

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

P_train = np.array(P_train)
P_test = np.array(P_test)

P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train)
P_test_scaled = scaler.transform(P_test)

ps_input = scaler.get_params()

t_train = np.array(T_train)
t_train_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_train)).T

t_test = np.array(T_test)
t_test_categorical = np.array(pd.get_dummies(t_test)).T

请注意，此处假设你已经导入了必要的库（例如sklearn和numpy）。此外，我还假设输入数据P_train和P_test已经存在，并且T_train和T_test是对应的目标变量。