反转对数/差异变换以进行绘图

Question

tl-dr;

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #include<math.h>    //<-------------Should have included 

         int n;
    const int input()
    {
        printf("insert n:");
        scanf("%d",&n);
        return n;
    }  

    int Num_amount()       //<------------modified 
    {
        int z = n;        //<--------take a copy of global n
      int amount=0;
      while(z>0)
      {
          amount++;
          z=z/10;
      }
      return amount;
    }
    int Armstrong()         //<------------modified 
    {
        n=input();
        int v;
        int z=0;
      int x=Num_amount();
      int i;
      while(n>0)
      {
          v=n%10;
          z+=pow(v,x);
          n/=10;         //<-------modification of global n
      }
      return z;
    }


    int main()
    {
    int z=Armstrong();
    printf("%d",z);
    }

如何将其反转用于绘图？

全文

我在反转日志换位以消除平稳性方面遇到麻烦。这是移调：

for app in endog:
    min_nonzero = series[series[app] > 0].min()[0]
    series.loc[series[app] == 0, app] = min_nonzero
    series[app + '_log_diff'] = np.log(series[app]).diff()

series = series.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()    

因此，我正在为 app_log_diff 建模。我的系列被分为训练组和测试组，并将预测结果重新加载到名为 y 的DF中。

据我了解，.diff（）由.cumsum（）反转。这给了我日志。 .log（）被.exp（）反转

在输出时，我认为我应该像这样绘制：

绘制输出

series = u[columns].copy()

endogdiffs = []
for app in endog:
    min_nonzero = series[series[app] > 0].min()[0]
    series.loc[series[app] == 0, app] = min_nonzero
    series[app + '_log'] = np.log(series[app])
    series[app + '_log_diff'] = series[app + '_log'].diff()
    endogdiffs.append(app + '_log_diff')

series = series.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()    

但是-我的初始值（所有这些值，而不仅仅是内生的）都在0-1之间。我的输出值大约是y预测的1-50或60左右。

如何反转转换？

预测部分的详细信息：

训练并运行模型

for i, app in enumerate(endog):
    plt.plot(np.exp(train[app + '_log_diff'].append(y[app + '_log_diff']).cumsum()), color=[(i/10)+0.5, (i/10)+0.5, (i/10)+0.5])
    plt.plot(np.exp(train[app + '_log_diff'].append(test[app + '_log_diff']).cumsum()), color=appColors[i])