python数据反归一化

数据反归一化的过程就是将经过归一化处理的数据还原成原始数据的过程。以最常见的 Min-Max 归一化为例，数据反归一化的公式如下：

$$X = X_{norm} \times (max - min) + min $$

其中，$X_{norm}$ 表示归一化后的数据，$max$ 和 $min$ 分别表示原始数据的最大值和最小值，$X$ 表示反归一化后得到的原始数据。

下面是一个 Python 实现的示例代码：

# 定义归一化的最大值和最小值
max_value = 100
min_value = 0

# 定义归一化后的数据
data_norm = 0.5

# 计算反归一化后的数据
data = data_norm * (max_value - min_value) + min_value

print(data)  # 输出反归一化后的数据

上述代码中，我们先定义了归一化的最大值和最小值，然后给出了归一化后的数据，最后使用公式计算得到反归一化后的数据，并输出结果。