使用MAXMIN归一化之后的数据怎么反归一化，且为列表

反归一化是将经过归一化处理后的数据还原为原始数据的过程。MAXMIN归一化的反归一化公式为：

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

其中，$x$为反归一化后的原始数据，$x_{norm}$为归一化后的数据，$max$和$min$分别为原始数据的最大值和最小值。

假设归一化后的数据为列表`norm_data`，最大值为`max_val`，最小值为`min_val`，则反归一化的代码如下：

def inverse_normalize(norm_data, max_val, min_val):
    """
    反归一化MAXMIN归一化后的数据
    :param norm_data: 归一化后的数据（列表）
    :param max_val: 原始数据最大值
    :param min_val: 原始数据最小值
    :return: 反归一化后的原始数据（列表）
    """
    return [x * (max_val - min_val) + min_val for x in norm_data]

使用方法示例如下：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
max_val = max(data)
min_val = min(data)

# 归一化
norm_data = [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

# 反归一化
data2 = inverse_normalize(norm_data, max_val, min_val)

print(data2)  # [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]

注意：反归一化后的数据并不完全等于原始数据，可能存在一定的误差。