加载sklearn中datasets模块的digits手写数字数据集使用sklearn中preprocessing模块的StandardScaler类对digits手写数字数据进行归一化处理。

以下是加载digits手写数字数据集并使用StandardScaler类对数据进行归一化处理的示例代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载digits数据集
digits = load_digits()
data = digits.data

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行归一化处理
normalized_data = scaler.fit_transform(data)

print(normalized_data)

在上述代码中，首先使用load_digits()函数加载digits数据集，并将数据存储在data变量中。然后，创建一个StandardScaler对象，并使用fit_transform()方法对数据进行归一化处理，结果存储在normalized_data变量中。最后，打印归一化后的数据