return min_max_scaler.fit_transform(data_arr.T).T #先拟合数据,然后将其转换为标注化形式 AttributeError: 'list' object has no attribute 'T'怎么改
时间: 2024-03-23 08:44:01 浏览: 10
这个错误提示表明你传递给 `fit_transform` 函数的是一个列表对象,但是这个函数需要的是一个 NumPy 数组对象,因为 NumPy 数组对象才拥有 `.T` 属性。
因此,你需要将你的列表对象转换为 NumPy 数组对象,可以使用 `numpy.array` 函数进行转换,例如:
```
import numpy as np
data_arr = np.array(data_list) # 将列表对象转换为 NumPy 数组对象
result = min_max_scaler.fit_transform(data_arr.T).T # 对数据进行标准化
```
这样就可以正常执行了。
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min_max_scaler.fit_transform
min_max_scaler.fit_transform是一个函数,用于将数据进行归一化处理。它的作用是将数据的最小值变为,最大值变为1,其他值按比例缩放。这个函数通常用于机器学习中的数据预处理,可以提高模型的准确性和稳定性。
df0=min_max_scaler.fit_transform(df1.)
这是一个数据处理的问题,我可以回答。这个代码的作用是使用最大最小值标准化方法对数据进行处理,将数据缩放到0到1之间的范围内。其中,df1是原始数据,min_max_scaler是最大最小值标准化的对象。