Python Scikit-learn 数据预处理：使用 StandardScaler 归一化 digits 手写数字数据集

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：\n\npython\nfrom sklearn.datasets import load_digits\nfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler\n\n# 加载 digits 数据集\ndigits = load_digits()\ndata = digits.data\n\n# 创建 StandardScaler 对象\nscaler = StandardScaler()\n\n# 对数据进行归一化处理\nnormalized_data = scaler.fit_transform(data)\n\nprint(normalized_data)\n\n\n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。