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：

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：

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。