maximums, minimums = \ training_data.max(axis=0), \ training_data.min(axis=0)

这段代码是在对训练数据进行归一化处理，其中`training_data`是一个二维数组，每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。`max(axis=0)`表示沿着列方向取最大值，`min(axis=0)`表示沿着列方向取最小值，这样得到的`maximums`和`minimums`是一个一维数组，分别存储了每个特征的最大值和最小值。然后可以通过以下代码对训练数据进行归一化处理：

normalized_data = (training_data - minimums) / (maximums - minimums)

这样处理后，每个特征的取值范围都被映射到了0到1之间。

相关问题

for i in range(feature_num): data[:, i] = (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

这段代码是对于一个二维数组data中的每一列进行归一化处理，使得每一列数据的值都在0到1之间。其中，feature_num为data数组的列数，minimums和maximums分别为每一列数据的最小值和最大值。该代码使用了Python中的for循环和numpy库的数组切片，可以有效地提高数据处理的效率。