self.data[:, i] = (self.data[:, i] - np.mean(self.data[:, i])) / (np.std(self.data[:, i]) + 1e-8)

### 回答1：
这段代码是对 self.data 的每一列进行标准化处理，使得每一列的数值都符合标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

具体来说，np.mean(self.data[:, i])计算出 self.data[:, i] 这一列的均值，np.std(self.data[:, i]) 计算出 self.data[:, i] 这一列的标准差。然后将 self.data[:, i] 减去均值，再除以标准差，即可得到标准化后的数据。需要注意的是，由于标准差可能为0，因此需要加上一个很小的数 1e-8 以避免除以0的情况。

### 回答2：
这段代码是在进行数据的标准化操作。首先，self.data[:, i]表示self对象中的data属性的第i列数据。接下来，np.mean(self.data[:, i])用于计算第i列数据的均值，np.std(self.data[:, i])用于计算第i列数据的标准差。然后，将第i列数据减去均值得到的差值，再除以标准差，即可得到标准化后的数据。标准化数据有助于消除不同变量之间的量纲差异，使得各个变量之间更容易进行比较和分析。最后，1e-8是为了避免除数为0的情况，以保证代码的稳定性。这段代码将self.data属性中的每一列数据都进行了标准化处理，将处理后的结果重新赋值给了self.data。

### 回答3：
这行代码是为了将self.data中的每列数据进行标准化处理。标准化是一种常见的数据预处理方法，旨在使数据的均值为0，标准差为1，以便在后续的处理中更好地进行比较和分析。

代码中的self.data[:, i]表示选取self.data中的第i列数据。np.mean(self.data[:, i])表示计算该列数据的均值，而np.std(self.data[:, i])表示计算该列数据的标准差。

接着，(self.data[:, i] - np.mean(self.data[:, i]))是对该列数据减去均值，结果为每个数据点与均值的偏差。然后，除以(np.std(self.data[:, i]) + 1e-8)，其中1e-8是为了避免分母为0的情况。

最终，将得到的结果赋值给self.data[:, i]，即将标准化后的数据更新到self.data矩阵中。

通过对数据进行标准化处理，可以消除数据之间的量纲差异，提高数据之间的可比性。同时，标准化还可以使得数据更容易受到机器学习算法的影响，提高模型的训练效果。