bp.min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

这段代码是使用sklearn库中的preprocessing模块的MinMaxScaler类对数据进行归一化处理。

归一化是指将数据缩放到一个固定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。这样做的目的是使得数据在同一尺度下进行比较，避免数据范围过大或过小对模型的影响。

在这段代码中，bp是一个BP神经网络的对象，min_max_scaler是一个MinMaxScaler的实例。调用fit_transform方法可以对数据进行归一化处理，具体过程是将数据减去最小值，除以最大值与最小值之差，使得数据的范围被缩放到[0,1]之间。

需要注意的是，MinMaxScaler只是一种归一化方法，在实际应用中，还需要根据具体情况选择合适的数据预处理方法。