在Python中，如果你对数据进行了归一化处理，想要恢复（反归一化）这些数据，你可以使用`inverse_transform（）`方法。这个方法会根据你在归一化时使用的标准化器（如`StandardScaler`或`MinMaxScaler`）来还原数据。
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
假设你有一个数据集 dataset
dataset = np.array（[[10, 20], [30, 40], [50, 60]]）
初始化归一化器
scaler = MinMaxScaler（）
对数据集进行归一化
normalized_dataset = scaler.fit_transform（dataset）
print（"Normalized dataset:\n", normalized_dataset）
对归一化的数据进行反归一化
restored_dataset = scaler.inverse_transform（normalized_dataset）
print（"Restored dataset:\n", restored_dataset）
如果你需要对不同的特征列分别进行归一化，你可以使用不同的`MinMaxScaler`实例，并在反归一化时使用对应的实例。另外，如果你需要保存归一化参数以便后续使用，你可以使用`MinMaxScaler`的`get_params（）`方法来获取每个维度的最大值和最小值，并将它们保存为`.npy`文件。在需要的时候，你可以从文件中加载这些值，并使用它们来反归一化数据。请注意，以上信息基于你提供的参考信息，并考虑了发布时间。如果你使用的是其他类型的归一化方法，如Z-score归一化，反归一化的方法可能会有所不同。