scaler = StandardScaler() X_norm = scaler.fit_transform(X_train) print(f"Peak to Peak range by column in Raw X:{np.ptp(X_train,axis=0)}") print(f"Peak to Peak range by column in Normalized X:{np.ptp(X_norm,axis=0)}")

这段代码使用了scikit-learn库中的StandardScaler类来对数据进行标准化处理。

首先，创建了一个StandardScaler对象，命名为scaler。

然后，使用fit_transform方法对训练数据集X_train进行标准化处理，并将结果赋值给X_norm。

接下来，使用np.ptp函数计算原始数据集X_train每一列的峰值到峰值（peak to peak）范围，并使用f-string格式化输出。

最后，使用np.ptp函数计算标准化后的数据集X_norm每一列的峰值到峰值范围，并同样使用f-string格式化输出。

这段代码的目的是比较原始数据集和标准化后数据集每一列的峰值到峰值范围，以展示标准化的效果。

相关问题

scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test)什么意思

这段代码使用了sklearn中的StandardScaler类对数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。

其中，fit_transform()方法对训练集进行拟合和转换操作，计算出均值和方差，然后将训练集进行标准化处理；transform()方法则将测试集进行标准化处理，使用训练集的均值和方差进行标准化处理。

标准化可以使得特征的取值范围一致，提高模型的训练效果和稳定性。

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。