ValueError: Found array with dim 3. MinMaxScaler expected <= 2.

这个错误通常是因为 MinMaxScaler 函数只能处理二维的数据，而你输入的数据却是三维的。可以考虑先把数据 reshape 成二维的形式，然后再使用 MinMaxScaler 进行归一化。具体的 reshape 操作可以根据你的数据结构来做出相应的调整。例如，如果你的数据是一个三维的数组，可以使用 np.reshape 函数将其转化为二维的形式，如下所示：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 生成一个三维数据
data = np.random.randn(100, 10, 5)

# 将数据 reshape 成二维形式
data_reshaped = data.reshape(100, -1)

# 使用 MinMaxScaler 进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data_reshaped)

这样就可以避免出现上述错误了。