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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test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test))

这行代码使用了一个名为scaler的变量对test数据进行标准化处理，并将结果存储在名为test_norm的DataFrame对象中。假设scaler是一个sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler对象，它可以计算出每个特征的均值和标准差，并用这些统计量来对数据进行标准化处理。标准化处理可以使数据具有相同的尺度和分布，有利于某些模型的训练和预测。

train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')对上述mnist数据集进行深度神经网络搭建，标准化和归一化的代码请给出

对MNIST数据集进行深度神经网络搭建时，可以使用以下代码对数据进行标准化和归一化：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')

# 提取特征和标签
X_train, y_train = train_data.iloc[:, 1:].values, train_data.iloc[:, 0].values
X_test, y_test = test_data.iloc[:, 1:].values, test_data.iloc[:, 0].values

# 标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_std = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_std = scaler.transform(X_test)

# 归一化
normalizer = MinMaxScaler()
X_train_norm = normalizer.fit_transform(X_train)
X_test_norm = normalizer.transform(X_test)

首先通过`pd.read_csv`加载MNIST数据集，然后使用`iloc`方法提取特征和标签。接着使用`StandardScaler`对数据进行标准化处理，或者使用`MinMaxScaler`对数据进行归一化处理。最后得到标准化和归一化后的特征数据`X_train_std, X_test_std, X_train_norm, X_test_norm`。