y = data['本车加速度'] #归一化 data = np.array(data)/scale

这段代码分为两部分。第一部分 `y = data['本车加速度']` 选择了数据集中的一个特征 `本车加速度`，并将其赋值给变量 `y`。

第二部分 `data = np.array(data)/scale` 对整个数据集进行了归一化。归一化是将数据缩放到相同的范围内，以便更好地进行分析和比较。在这里，数据集被除以 `scale`，这个值应该是一个数值，用于将数据集的特征缩放到相同的范围内。通常情况下，`scale` 取值为数据集中的最大值或最小值，例如 `scale = data.max()` 或 `scale = data.min()`。

需要注意的是，如果你的数据集中包含多个特征，那么你需要对每个特征进行归一化，而不仅仅是对整个数据集进行归一化。可以使用 Scikit-Learn 库中的 `MinMaxScaler` 或 `StandardScaler` 函数来实现特征缩放。