sklearn preprocessing中的MinMaxScaler怎么用

在使用scikit-learn中的MinMaxScaler进行归一化时，需要按照以下步骤进行操作：

1. 导入MinMaxScaler类：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

2. 创建MinMaxScaler对象：

scaler = MinMaxScaler()

3. 将需要归一化的数据传入fit_transform()方法中，进行训练和转换：

normalized_data = scaler.fit_transform(data)

其中，`data`是需要进行归一化的数据。

4. 如果后续有新的数据需要进行归一化，可以直接使用transform()方法：

new_normalized_data = scaler.transform(new_data)

其中，`new_data`是需要进行归一化的新数据。

需要注意的是，在使用MinMaxScaler进行归一化时，如果需要对数据的每一列进行归一化，则需要将数据转换为二维数组，即`data.reshape(-1, 1)`。如果需要对多列数据进行归一化，则需要将多列数据组成一个二维数组进行操作。

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