利用sklearn进行zscore标准化

可以使用sklearn中的preprocessing模块中的StandardScaler类进行z-score标准化。下面是一个简单的例子：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 构造一个随机数据集
X = np.random.rand(100, 5)

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行标准化
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 输出标准化后的数据
print(X_scaled)

在这个例子中，我们首先创建了一个大小为100x5的随机数据集X，然后创建了一个StandardScaler对象scaler，并使用fit_transform()方法对数据集进行z-score标准化。最后，我们输出标准化后的数据X_scaled。