scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data)

这部分代码使用了MinMaxScaler进行数据归一化处理。

首先，通过创建一个MinMaxScaler对象，并使用fit()方法将其拟合到ori_data数据上。这将计算出归一化所需的最小值和最大值。

然后，使用transform()方法将ori_data数据进行归一化转换。这里的归一化是指将原始数据按比例缩放到指定的范围（默认是[0, 1]）。这样可以确保数据在相同的尺度范围内，有助于提高模型的性能和稳定性。

最终，归一化后的数据存储在ori_data中，可以在后续的代码中使用。

相关问题

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。

首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。

接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。

然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。

最后，通过遍历idx，将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。

最终，函数返回data，即经过预处理后的数据。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train_data = scaler.fit_transform(train_data) test_data = scaler.transform(test_data)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是对训练数据和测试数据进行归一化处理。`MinMaxScaler` 是一种常用的数据归一化方法，它将数据缩放到 [0,1] 的范围内，并保留数据的分布形状。具体来说，`scaler = MinMaxScaler()` 是创建一个 `MinMaxScaler` 对象。`train_data = scaler.fit_transform(train_data)` 是将训练数据进行归一化处理，并将结果保存在 `train_data` 变量中。`fit_transform()` 方法中的 `fit` 操作是计算训练数据中每个特征的最小值和最大值，以便进行归一化处理；`transform` 操作是将数据缩放到 [0,1] 的范围内。`test_data = scaler.transform(test_data)` 是将测试数据进行归一化处理，其中 `transform` 操作使用了训练数据中计算得到的最小值和最大值进行缩放。这样做的目的是为了使不同特征之间的数值范围相同，避免某个特征对模型的影响过大。