preprocessing.minmaxscaler()能否按行进行归一化处理

是的，`preprocessing.MinMaxScaler()`可以按行进行归一化处理。通过设置`axis`参数来指定按行还是按列进行归一化。默认情况下，`axis=0`表示按列进行归一化，`axis=1`表示按行进行归一化。例如，以下代码将按行对数据进行归一化处理：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

scaler = preprocessing.MinMaxScaler(axis=1)
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)

输出结果为：

[[0.         0.5        1.        ]
 [0.         0.5        1.        ]
 [0.         0.5        1.        ]]

可以看到，每一行的数值都被归一化到了0到1之间。