python如何恢复函数 python 数据恢复

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python如何恢复函数的数据还原回来。

目前可找到的方法就只有matlab上的这个函数python如何恢复函数：

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。

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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。

相关问答

Q1: mydf是什么python

my_df是一个二维的结构，如下图所示：

stack函数会把列索引转成行索引，即把列索引换成二级的行索引，即所有列压缩到一列。请注意，这个的空值会跳过，下图中的数据结构只有7个元素，7行1列。

a['b','two']

a['d','two']

#上面两个索引是可以的，下面的是会报错KeyError

a['d','one']

unstack函数会把行索引转成列索引，即把行索引换成二级的列索引，即所有行压缩到一行。注：实际上，Python似乎不分行向量或列向量，如果对一个Series对象进行转置，则还是其本身。根据shape函数的返回可知，这是一个8行1列的数据结构。

stack函数会把二级的行索引转成列索引，恢复其二维结构。

我们看到，用过stack函数后可以用unstack函数来恢复其原貌。反过来如何呢？

会报错：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'stack'

我们发现，stack和unstack两个函数的组合，如下所示，只有前两个是可以的没有问题的。这是因为一个二维数据经过stack或unstack后，变成了一个Series结构，而Series有unstack没有stack。

my_df.stack().unstack()

my_df.unstack().unstack()

#my_df.stack().stack()

#my_df.unstack().stack()

a=my_df.stack()

print(type(a))

print(dir(a))

如下图所示，用过了unstack后，怎么恢复原状呢？转置一下即可。

Q2: 如何解决python报错找不到主函数的错误

解决python报错找不到主函数错误的方法：

在代码的最下方加上“if __name__ == '__main__':”主函数语句，将需要使用的代码语句放到该语句下面就可以了

示例如下：

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Q3: python 该错误如何修复？

selenium是个模块，直接导入selenium中的webdriver就可以了，第一行直接去掉。

Q4: python的zip函数，有没有与之对应进行相反操作的函数？

 a=zip([1,2,3],[4,5,6])

 a

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

 zip(*a)

[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

利用*号操作符，可以将list unzip（解压）

关于python如何恢复函数和python 数据恢复的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。