在Python中，反归一化是将数据从归一化状态还原回原始状态的过程。归一化通常是将数据缩放到一个特定的范围，比如[0, 1]。反归一化的方法是将这个缩放因子逆转，从而得到原始数据。
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_valreturn data * range_val + min_val
这个函数接受归一化后的数据以及数据的最小值和最大值作为输入，然后通过乘以`range_val`（即最大值和最小值之差）并加上`min_val`来还原原始数据。
如果你需要反归一化的数据不是最小-最大归一化的，比如是均值为`mean_val`，标准差为`std_val`的正态分布数据，你可以使用以下函数：
def de_standardize（data, mean_val, std_val）:"""反标准化函数，将标准化的数据还原为原始数据。:param data： 标准化后的数据:param mean_val： 数据的均值:param std_val： 数据的标准差:return： 原始数据"""return data * std_val + mean_val
这个函数接受标准化后的数据以及数据的均值和标准差作为输入，然后通过乘以`std_val`并加上`mean_val`来还原原始数据。
请注意，这些函数假设你已经有了归一化或标准化的数据，并且你有原始数据的最小值、最大值、均值和标准差。如果你没有这些值，你需要先进行归一化或标准化操作。