from sklearnpreprocessing import StandardScaler #标准化模块datanormAmount = StandardScalerfit_transformdataAmountvaluesreshape-11 #对训练集用fittransformX_train找出均值和标准差 测试集用transformX_testdata = datadropTimeAm

这段代码使用了sklearn库中的StandardScaler模块对数据进行标准化处理。标准化可以消除不同特征之间的量纲差异，使得模型训练更加稳定。首先，将原数据集中的Amount列（交易金额）进行reshape操作，变成一个二维数组，然后使用fit_transform()函数对数据进行标准化处理，得到一个新的一维数组，并将其赋值给新的列normAmount。接着，删除数据集中的Time和Amount两列，因为这两列不需要在模型中使用。最后，打印出新的数据集的前5行。