同样以数组的方式标准化测试集

要以数组的方式标准化测试集，你可以使用NumPy库来进行操作。以下是使用NumPy库标准化测试集的示例代码：

import numpy as np

# 假设有训练集 X_train 和测试集 X_test

# 计算训练集的均值和方差
mean_train = np.mean(X_train, axis=0)
std_train = np.std(X_train, axis=0)

# 标准化测试集
X_test_normalized = (X_test - mean_train) / std_train

在上述代码中，`X_train` 是训练集的特征向量，`X_test` 是测试集的特征向量。`axis=0` 表示按列进行计算。`np.mean` 函数用于计算均值，`np.std` 函数用于计算标准差。

通过使用NumPy库，你可以方便地进行数组操作和数学计算，包括标准化操作。请确保你已经安装了NumPy库，并在代码中进行相应的导入操作。

这种方法将使用训练集的均值和标准差来对测试集进行标准化，以确保它们在相同的尺度上进行比较和分析。这是一种常见的数据预处理技术，可以应用于许多机器学习任务中。