用jupyter进行混凝土强度数据标准化处理

可以使用 Scikit-learn 中的 StandardScaler 进行混凝土强度数据标准化处理，具体方法如下：

1. 导入相关库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读入数据集
data = pd.read_csv('concrete_data.csv')

2. 将数据集分为特征和标签

# 将数据集分为特征和标签
X = data.drop(columns=['strength'])
y = data['strength']

3. 实例化 StandardScaler，并对特征数据进行标准化处理

# 实例化标准化器
scaler = StandardScaler()

# 对特征数据进行标准化处理
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

4. 可以将处理后的数据保存到新的 CSV 文件中，以便后续使用

# 将处理后的数据保存到新的 CSV 文件中
normalized_data = pd.DataFrame(X_normalized, columns=X.columns)
normalized_data['strength'] = y
normalized_data.to_csv('normalized_data.csv', index=False)

希望以上方法能够帮到你。