train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train))

这段代码是将 train 数据集进行归一化处理，使用了 Scikit-learn 中的 StandardScaler 类。该类的 fit_transform() 方法可以将数据集进行均值为0，方差为1的标准化处理，使得不同特征之间的数值范围差异不会对模型造成影响。处理后的数据保存在 train_norm 变量中，是一个 Pandas DataFrame 类型的对象。

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请联系上下文解释该段代码：pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values

这段代码主要是对一个pandas数据框进行操作，首先使用np.random.shuffle()函数对dataframe3中的数据进行随机打乱，然后将其转化为DataFrame格式，并使用MinMaxScaler将数据进行归一化。接着，将训练集和测试集分别取出，分别对其进行归一化，并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后，将X_train和X_test进行维度变换，将其变为三维数组，以便于后续的模型训练。值得注意的是，将X_train和X_test变为三维数组时，使用了values.reshape()函数进行操作。