pytorch代码，将一个ndarray 格式的三位数据集train时间步和特征数这两个维度展平成一个维度，并将样本数量作为第一维，转换为Dataframe格式，进行标准化之后将其转换为3维

可以使用以下代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设三位数据集为train，形状为[样本数，时间步，特征数]
train = np.random.rand(100, 10, 5)

# 将时间步和特征数这两个维度展平成一个维度
train_flat = train.reshape(train.shape[0], -1)

# 转换为Dataframe格式
train_df = pd.DataFrame(train_flat)

# 标准化
scaler = StandardScaler()
train_scaled = scaler.fit_transform(train_df)

# 将标准化后的数据转换为三维
train_3d = train_scaled.reshape(train.shape)

# 输出结果
print(train_3d.shape)

其中，`train_flat` 的形状为 `[样本数，时间步x特征数]`，即将时间步和特征数这两个维度展平成一个维度。使用 `pd.DataFrame()` 将其转换为Dataframe格式，然后使用 `StandardScaler()` 进行标准化。最后使用 `reshape()` 将标准化后的数据转换为三维，形状为 `[样本数，时间步，特征数]`。