并且现在想要用inverse_transform方法还原数据。但是，当调用这个方法时，发现输出的数据是以指数形式表示的。这时，可以使用Python的numpy库中的set_printoptions函数来设置输出的格式。下面是一个示例代码，import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 使用inverse_transform对标准化后的数据进行逆转换original_data=scaler.inverse_transform(normalized_data) 1. 2. 在上述示例中,我们使用inverse_transform方法将标准化后的数据normalized_data转换为原始数据original_data。 示例 接下来,我们将通过一个完整的示例来演示fit_transform和inverse_transform的用法。假设我们...
借助**inverse_mellin_transform**方法,我们可以计算逆梅林变换并返回函数。 语法:inverse_mellin_transform(F, s, x, strip)返回:返回函数 F(x)。 示例#1 :在这个示例中,我们可以看到,通过使用**inverse_mellin_transform()**方法,我们能够通过执行逆 mallin 变换来获得函数 F(x)。 # import inverse_mellin_...
assert laplace_transform(Ci(x), x, s) == (-log(1 + s ** 2) / 2 / s, 0, True) assert laplace_transform(expint(a, x), x, s) == (lerchphi(s * polar_lift(-1), 1, a), 0, S(0) < re(a)) assert laplace_transform(expint(1, x), x, s) == (log(s + 1) / s...