python数据标准化处理

数据标准化是指将原始数据按照一定的比例缩放，使得不同特征之间具有可比性。Python中可以使用scikit-learn库来进行数据标准化处理。下面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 假设有一个数据集X，对其进行标准化处理
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 输出标准化后的结果
print(X_scaled)

运行结果如下：

[[-1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487]]

可以看到，经过标准化处理后，每个特征的均值为0，标准差为1。这样做的好处是可以消除不同特征之间的量纲影响，使得模型更加稳定。