StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类。 计算训练集的平均值和标准差，以便测试数据集使用相同的变换。 样本x的标准分数计算如下： z = (x u) / s 将数据按期属性（按列进行）删除平均值和缩放到单位方差来标准化特征。 得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近， 标准差 为1，使得新的X数据集方差为1，均值为0 一般情况下
Python 标准化- 标准化，也称去均值和方差按比例缩放 数据集的 标准化 对scikitlearn中实现的大多数机器学习算法来说是 常见的要求 。如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差)，那么它们的表现力可能会较差。在实际情况中,我们经常忽略12 Zscore标准化方法 这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。 经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为： 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。 该种归一化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则处理的效果会变差。
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标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。 二、使用sklearn进行标准化和标准化还原 原理： 即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。 最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。 但是当原始数据并不符合高斯分布的话 自定义标准差标准化函数 def StandardScaler (data) data= (datadatamean ())/datastd () return data ##对菜品订单表售价和销量做标准化 data4=StandardScaler (detail 'counts') data5=StandardScaler (detail 'amounts') data6=pdconcat ( data4,data5,axis=1) print ('标准差标准化之前销量和售价数据为：\n',
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