if setting.get('minmax', True): dataX = (dataX - np.min(dataX)) / (np.max(dataX) - np.min(dataX))

这是一段使用Python进行数据标准化处理的代码。具体来说，这段代码的作用是将`dataX`数组中的所有数据归一化到[0,1]区间内。

解释代码中的每一部分：
- `setting.get('minmax', True)`：这个表达式是在获取`setting`字典中`'minmax'`键对应的值。如果不存在这个键，那么默认返回`True`。
- `if setting.get('minmax', True):`：这是一个条件判断语句，如果`'minmax'`键对应的值为真（或者默认为`True`），则执行条件块内的代码。
- `dataX = (dataX - np.min(dataX)) / (np.max(dataX) - np.min(dataX))`：这部分是数据归一化的核心代码。它将`dataX`中的每个元素除以`dataX`中的最大值和最小值的差，同时每个元素除以前减去了`dataX`的最小值。这样做的结果是将数据缩放到0和1之间的范围，最小的值会被映射为0，最大的值会被映射为1。

这种方法也称为最小-最大标准化，是数据预处理中常用的一种技术，可以将数据压缩到一个固定范围，有助于加快学习速度和提高模型的性能，尤其是在使用基于梯度的优化算法时。