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。

相关问题

scale = 1.0 # 归一化参数 data = np.array(data)/scale

这段代码是用于将一个 numpy 数组进行归一化处理的。具体来说，将数组中的每个元素都除以一个指定的参数 `scale`，从而将所有元素都缩放到 `[0, 1]` 的范围内。

归一化是机器学习中常用的一种预处理技术，可以使得不同特征之间的数值范围相同，有助于模型更好地学习特征之间的关系。在本例中，`scale` 的值为 `1.0`，即将数组中的每个元素都除以 `1.0`，相当于不进行任何缩放，仅将所有元素都转化到 `[0, 1]` 的范围内。

需要注意的是，归一化时使用的参数 `scale` 可以根据具体情况进行调整，例如将其设置为数据集中某个特征的最大值或标准差等。

# 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz'更换数据集

# 数据文件
datafile = './data/data23625/fashion-mnist.json.gz'

# 加载数据
def load_data(mode='train'):
# 读取数据文件
data_path = datafile
data_json = json.load(gzip.open(data_path))
# 读取数据
data = np.array(data_json[mode]['data']).astype(np.float32)
# 对数据做归一化处理
data = data / 255.0
# 将数据形状转换为 [batch_size, 1, 28, 28]
data = data.reshape(-1, 1, 28, 28)
# 读取标签
labels = np.array(data_json[mode]['labels']).astype(np.int64)
return data, labels

# 获取训练数据和测试数据
train_data, train_labels = load_data(mode='train')
test_data, test_labels = load_data(mode='test')