3维数组转换成几维比较好标准化

对于 3 维数组，如果你想要使用 `StandardScaler` 对其进行标准化，可以将其转换为 2 维数组进行处理。具体来说，你可以使用 NumPy 库中的 `reshape()` 函数将 3 维数组转换为 2 维数组，然后在每个特征维度上分别进行标准化。

假设你的 3 维数组 `X` 的形状为 `(n_samples, n_time_steps, n_features)`，你可以按以下方式将其转换为 2 维数组：

import numpy as np

# 将 3 维数组转换为 2 维数组
X_2d = np.reshape(X, (n_samples * n_time_steps, n_features))

这将使用 `reshape()` 函数将 3 维数组 `X` 转换为 2 维数组 `X_2d`，其中每一行代表一个样本和时间步长，每一列代表一个特征维度。然后，你可以使用 `StandardScaler` 对象对每个特征维度进行标准化，例如：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建 StandardScaler 对象并对数据进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_2d)

这将使用 `fit()` 方法计算数据的均值和标准差，并使用 `transform()` 方法对数据进行标准化。最终，你将得到一个标准化后的数据数组 `X_scaled`，其中每个特征都具有均值为 0、标准差为 1 的分布。

需要注意的是，这种方法假设每个时间步长之间没有相关性。如果你的数据在时间步长之间具有相关性，你可能需要使用其他方法来对其进行预处理。