在实际应用中，如何通过"linear.py"进行特征缩放或数据预处理？

在Python中，通常我们会使用一些库来进行特征缩放或数据预处理，比如`sklearn`（scikit-learn）中的`preprocessing`模块，其中就有一个叫做`LinearScaler`或`StandardScaler`的类用于线性特征缩放（如将数据转换到均值为0，标准差为1的范围），以及`MinMaxScaler`用于最小最大值缩放。

如果你有一个名为`linear.py`的文件，假设它包含了一个名为`feature_scaling`的方法，可能会像下面这样操作：

# linear.py
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def feature_scaling(data):
    scaler = StandardScaler()  # 初始化特征缩放器
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)  # 使用训练数据拟合并缩放
    return scaled_data

在这个例子中，`data`是一个numpy数组或pandas DataFrame，代表原始数据集。调用`fit_transform()`会同时完成拟合模型（学习数据的分布）和转换数据。然后你可以通过导入这个函数并传入你的数据来完成预处理：

import linear
original_data = ...  # 你的原始数据
scaled_data = linear.feature_scaling(original_data)