import numpy as np

2. Apply np.expm1 to reverse the transformation:

rawdata = np.expm1(adata.X) 

np.expm1 函数在计算指数的时候已经减去了 1，所以在进行逆转换时，不需要再次减 1。 

import numpy as np

data = np.array([0, 1, 2])

# Log1p transformation
log1p_data = np.log1p(data)  # Output: [0.  , 0.693, 1.099]

# Reversing the transformation using np.expm1
reversed_data = np.expm1(log1p_data)  # Output: [1.  , 2.  , 3.  ]

# Notice that no additional subtraction of 1 is needed.

那逆转之后的数据，可以看作是原始的counts数据吗

是的，逆转之后的数据可以被看作是原始的 counts 数据。 log1p 变换只是将原始数据的每个值都乘以了 e，并减去 1。因此，逆变换之后的数据将恢复到原始数据的值。

但是，在实际应用中，逆变换之后的数据可能会与原始的 counts 数据存在一些细微的差异。这是因为 log1p 变换会导致数据的噪声增大。因此，在使用逆变换之后的数据时，需要注意数据的准确性。

以下是一些使用逆变换之后的数据的注意事项：

• 在使用逆变换之后的数据进行统计分析时，需要注意数据的噪声。
• 在使用逆变换之后的数据进行可视化时，需要注意数据的准确性。

如果需要对数据进行精确的分析，建议使用原始的 counts 数据。