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Python中常用的数据集预处理工具包是NumPy和Pandas。

对于图片数据集的预处理，可以使用Pillow或OpenCV等图像处理库进行操作。以下是一个基本的图片预处理流程：

1. 读取图片文件，可以使用Pillow库中的Image.open()函数或OpenCV库中的cv2.imread()函数。
2. 调整图片大小，可以使用Pillow库中的Image.resize()函数或OpenCV库中的cv2.resize()函数。
3. 将图片转换为数组形式，可以使用Pillow库中的Image.asarray()函数或OpenCV库中的cv2.cvtColor()函数。
4. 对图片进行标准化处理，例如将像素值归一化到[0,1]之间或标准化到均值为0，方差为1的分布。可以使用NumPy库中的ndarray.min()和ndarray.max()函数或scikit-learn库中的StandardScaler类。

以下是一个示例代码，将读取图片、调整大小、转换为数组形式和标准化处理结合起来：

from PIL import Image
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取图片文件
img = Image.open('example.jpg')

# 调整图片大小
img_resize = img.resize((224,224))

# 将图片转换为数组形式并进行标准化处理
img_arr = np.asarray(img_resize).astype('float32')
img_arr /= 255.0
scaler = StandardScaler()
img_arr = scaler.fit_transform(img_arr)

# 查看图片数组形状和数值范围
print(img_arr.shape)
print(img_arr.min(), img_arr.max())

这段代码将读取名为“example.jpg”的图片文件，将其调整为224x224像素大小，然后将其转换为浮点数类型的数组，并在[0,1]范围内进行归一化处理。最后，使用StandardScaler类对数组进行标准化处理，得到均值为0，方差为1的分布形式。