1、公式：
x：numpy array格式的資料 [n_samples,n_features]
n_samples：樣本數 n_features：特徵數（列）
返回值：形狀相同的array
3、缺點：由於歸一化使用最大值最小值進行計算，若最大值、最小值缺失或錯誤，歸一化結果的準確性就會大大降低，為此可採用標準化
ex_1
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
import jieba
def minmax_demo():
'''歸一化
:return:
'''data = pd.read_csv("data.txt")
data = data.iloc(:,:3)
transfer = minmaxscaler()
data_new = transfer.fit_transform(data)
print("data_new：\n", data_new)
return none
資料預處理 歸一化
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資料預處理 歸一化
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歸一化（資料預處理）
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