1. fit--transform--fit_transform区别

• fit原义指的是使适合的意思，其实有点train的含义但是和train不同的是，它并不是一个训练的过程，而是一个适配的过程，过程都是定死的，最后只是得到了一个统一的转换的规则模型。
• transform：是将数据进行转换，比如数据的归一化和标准化，将测试数据按照训练数据同样的模型进行转换，得到特征向量。
• fit_transform：可以看做是fit和transform的结合，如果训练阶段使用fit_transform，则在测试阶段只需要对测试样本进行transform就行了。

2. 标准化归一化

from sklearn import preprocessing#标准化std_scale = preprocessing.StandardScaler().fit(df[['Alcohol', 'Malic acid']])df_std = std_scale.transform(df[['Alcohol', 'Malic acid']])#归一化minmax_scale = preprocessing.MinMaxScaler().fit(df[['Alcohol', 'Malic acid']])df_minmax = minmax_scale.transform(df[['Alcohol', 'Malic acid']])#结果输出print('Mean after standardization:\nAlcohol={:.2f}, Malic acid={:.2f}'      .format(df_std[:,0].mean(), df_std[:,1].mean()))print('\nStandard deviation after standardization:\nAlcohol={:.2f}, Malic acid={:.2f}'      .format(df_std[:,0].std(), df_std[:,1].std()))print('Min-value after min-max scaling:\nAlcohol={:.2f}, Malic acid={:.2f}'      .format(df_minmax[:,0].min(), df_minmax[:,1].min()))print('\nMax-value after min-max scaling:\nAlcohol={:.2f}, Malic acid={:.2f}'      .format(df_minmax[:,0].max(), df_minmax[:,1].max()))