標(biāo)準(zhǔn)化就是將數(shù)據(jù)縮放成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1
歸一化是利用特征的最大最小值，將特征的值縮放到[0,1]區(qū)間
下面以二維數(shù)據(jù)為例，數(shù)組的每一行代表一條數(shù)據(jù)，每一列代表一個(gè)維度，對(duì)數(shù)組的每一列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
std = StandardScaler()
for i in range(data.shape[1]):
     data[:,i] = std.fit_transform(data[:,i].reshape(-1,1)).flatten()

參考：
使用scikit-learn對(duì)特征進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化