使用 scikit-learn 库中的 StandardScaler 类对数据进行了标准化处理，

标准化是一种将数据缩放到均值为0，标准差为1的过程，它可以使得不同的特征具有相同的尺度，以便于更好地进行模型训练。

在使用 scikit-learn 库中的 StandardScaler 类对数据进行标准化处理时，需要先实例化一个 StandardScaler 对象，然后使用 fit_transform() 方法将数据进行标准化处理。

例如，假设有一个二维数据集 X，可以按照以下方式进行标准化处理：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)

其中，fit_transform() 方法将数据 X 进行标准化处理，并返回一个标准化后的数据集 X_std。需要注意的是，标准化处理只能针对训练集进行，不能使用测试集的数据来进行标准化处理。在测试集上需要使用训练集的 scaler 对象进行标准化处理。