from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = StandardScaler() #實例化
scaler.fit(data) #fit，本質(zhì)是?成均值和?差
scaler.mean_ #查看均值的屬性mean_
scaler.var_ #查看?差的屬性var_
x_std = scaler.transform(data) #通過接?導出結(jié)果
x_std.mean() #導出的結(jié)果是?個數(shù)組，?mean()查看均值
x_std.std() #?std()查看?差
scaler.fit_transform(data) #使?fit_transform(data)?步達成結(jié)果
scaler.inverse_transform(x_std) #使?inverse_transform逆轉(zhuǎn)標準化