在python上数据归一化后怎样还原

看到各位大佬们都会把原始数据进行归一化，再处理。可是都没有人讲怎样把归一化的数据还原回来。
目前可找到的方法就只有matlab上的这个函数：
xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)
在python上，就看到许多人推荐用sklearn进行归一化，但没有还原的方法呀。
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
你要问我为什么 要还原？
把日期和气温的数据放到模型里跑半天，想看看下一天的气温，结果出来一个0.837之类东西。

sklearn中transform用来归一化后，可以用inverse_transform还原。

目测是autonorm.py中lin 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 这一句 shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了

归一化用fit_transform（）
数据还原用inverse_transform（）

目测是autonorm.py中lin 17
normdataset=zeros(shape(dataset))
这一句
shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了！

在python上数据归一化后怎样还原
归一化用fit_transform（）数据还原用inverse_transform（）

python数据归一化及三种方法详解
另一种常用方法是Z-score标准化，即均值归一化(mean normaliztion)，给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。转换函数为：(x - μ) \/ σ，其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。在Pyth...

PYTHON数据归一、标准化以及排名
归一化核心代码：df2=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) \/ (np.max(x) - np.min(x)))标准化核心代码：df2 = df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) \/ (np.std(x)))2、数据排名 数据排名功能可通过Dataframe.rank函数实现，参数可调整为升序或降序，以及是否以百分比形式显示排名...

数据的归一化处理
是的，把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。

python 特征工程 归一化 计算相关性矩阵
首先，导入数据并进行读取，处理缺失值时，采用均值填充策略。数据填充后，所有特征的计数值变为11017，为后续归一化操作做准备。归一化方法包括公式归一化和z值归一化。公式归一化通过将每个值减去最小值，再除以最大值与最小值之差来实现；z值归一化则通过特征值减去特征均值，除以特征标准差来实现。

Python机器学习数据归一化处理方法
归一化方法的限制包括对异常值的敏感性、数据分布假设以及数据范围的不确定性。选择合适的归一化方法应基于数据特性、算法需求以及具体问题背景。Python中实现归一化方法的代码示例如下：小数定标归一化示例：def decimal_scaling(x):max_abs = max([abs(i) for i in x])k = int(math.log10(max_...

python 数据最大绝对值归一化
为了实现最大绝对值归一化，我们可以利用 Python 的 preprocessing 库中的 MaxAbsScaler 类。调用 fit_transform() 方法，该方法首先学习输入数据的最大绝对值，随后对数据进行归一化操作，使得数据的最大绝对值等于1。以一个示例数据集 [0 1 2 3 4] 来说明这一过程。应用 MaxAbsScaler 后，得到的...

数据预处理——标准化\/归一化(实例)
一、归一化归一化是将数据映射至特定区间的过程，如0-1或-1-1。最常见的方法是Min-Max归一化。比如，当我们发现不同特征间量级差距明显时，如地区生产总值远大于其他指标，可以利用归一化平衡各特征影响，提高模型效果。Python实现步骤包括：导入数据，删除不需要的列，观察数据，然后进行Min-Max归一化...

使用python数据分析进行标准化和归一化的意义是什么,以及
使用Python数据分析进行标准化和归一化的意义，在于它们将不同特征的值统一到相同尺度上，消除特征间的量级差异，提高模型准确性和鲁棒性。特征缩放是机器学习预处理步骤，包括标准化和归一化，前者适用于连续性数据，保留分布特征；后者适用于离散性数据，将值缩放至固定区间。在Python中，可以通过方法实现。

python怎么数据进行pca
基本步骤：对数据进行归一化处理（代码中并非这么做的，而是直接减去均值）计算归一化后的数据集的协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 保留最重要的k个特征（通常k要小于n），也可以自己制定，也可以选择一个阈值，然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值，则选择这个k ...