以下是一些常用的Python反归一化代码: 1.反归一化函数 ```python def de_normalize(data, min_val, max_val): ''' 反归一化函数,将归一化的数据还原为原始数据 :param data:归一化后的数据 :param min_val:数据最小值 :param max_val:数据最大值 :return:原始数据 ''' range_val = max_val - min...
归一化代码python ##反归一化代码Python### 引言 在数据处理和分析中,归一化(Normalization)是将数据按比例缩放,将数据映射到一个特定的范围,通常是[0, 1]或[-1, 1]之间。归一化的目的是消除不同特征之间的量纲影响,使得数据更易处理和比较。 然而,在某些情况下,我们需要对归一化后的数据进行反操作,即将数据...
常见的归一化方法有Min-Max归一化和Z-Score归一化。对于Min-Max归一化,反归一化的方法是使用原始数据的范围和最小值来计算反归一化后的数值;对于Z-Score归一化,反归一化的方法是使用原始数据的均值和标准差来计算反归一化后的数值。 反归一化的代码实现 以下是一个简单的Python函数,用于实现反归一化的操作: def...
在Python中,反归一化的过程与归一化的过程相反。我们需要使用归一化时使用的参数来进行反向计算。具体而言,我们需要知道原始数据的最小值和最大值,以及归一化后的数据。下面是一个简单的示例,演示了如何使用Python进行反归一化。 假设我们有一个数组data,其中包含了一些归一化后的数据。我们还有原始数据的最小值min_...
例如,有些机器学习库提供了内置的反归一化函数,可以直接调用。此外,还可以使用numpy库中的一些函数来实现反归一化。 通过Python中的反归一化代码,我们可以轻松地将归一化后的数据还原回原始的数据范围。这为数据处理和机器学习任务提供了更多的灵活性和可操作性。希望本文对你理解和应用反归一化有所帮助。
反归一化需要知道原矩阵的两个参数。设原矩阵为a,归一化的过程后得到b:amin=min(a(:));amax=max(a(:));b=(a-amin)/(amax-amin);则反归一化需要知道amax和amin是多少,用一个语句可求:a=b*(amax-amin)+amin
2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长, padding是否补零 3. tf.layers.batch_normalize(input, training=False) 进行归一化操作 ...
资源中包括归一化程序及对应的反归一化程序,test程序是对上述两种程序的测试样例。资源为个人编写,尊重知识产权
参考代码[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征(多影响因素)用电负荷预测[保姆级手把手教学] 他的源代码部分: 我的代码仿写部分: # 将真实值标签进行反归一化操作 real = np.concatenate((test[16:, :-1], y_test), axis=1)#我猜这个-1只是为了让合并的列为5个,保持列维不变 ...
数据直接反归一化代码python python数据归一化处理方法 随手记录下,方便我以后取用,用的是最大最小值归一化,等啥时候有空把标准化(去中心化也写下) import numpy as np """ 函数说明:对数据进行归一化 Parameters: dataSet - 特征矩阵 Returns: normDataSet - 归一化后的特征矩阵...