classsklearn.preprocessing.minmaxscaler(feature_range=(0, 1), copy=true)
將每個元素（特徵，feature）轉換成給定範圍的值。
該估計器（estimator）分別縮放和轉換每個特徵，以使其處於訓練集的給定範圍內，例如
在區間[0,1]。
轉換原理如下：
x_std =
(x - x.
min(axis=0)
)/(x.max
(axis=0)
- x.
min(axis=0)
)x_scaled = x_std *
(max
-min)+
min
實際轉換是按照如下過程進行的：
x_scaled = scale * x +
min- x.
min(axis=0)
* scale
where scale =
(max
-min)/
(x.max
(axis=0)
- x.
min(axis=0)
)
fit(self, x[, y])：計算給定資料集x的最大/小值用於之後的放縮（這一步沒有進行放縮）
transform(self, x)：將資料集x放縮至給定區間
example：
>>
>
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
>>
> data =[[
-1,2
],[-
0.5,6]
,[0,
10],[
1,18]
]>>
> scaler = minmaxscaler(
)>>
>
print
(scaler.fit(data)
)minmaxscaler(
)>>
>
print
(scaler.data_max_)[1
.18.]
>>
>
print
(scaler.transform(data))[
[0.0
.][0.25
0.25][
0.50.5][
1.1.
]]>>
>
print
(scaler.transform([[
2,2]
]))[
[1.50.
]]
fit_transform(self, x[, y])：計算並將資料放縮至給定區間，相當於fit()+transform()
inverse_transform(self, x)：根據給定範圍（feature_range）恢復資料
minmaxscaler()有兩個屬性：min_和scale_
可以看到，通過它們計算x_scaled也就簡化為了下面這個式子：
x_scaled = self.scale_ * x + self.min_可見，對於乙個範圍（feature_range）內的資料，是可以用乙個minmaxscaler進行放縮的。即使他們不是同乙個陣列。所以對於ml、dl**任務而言，
可以對原始資料利用minmaxscaler放縮，加快訓練過程；
測試時，**結果可以使用同乙個minmaxscaler物件恢復到實際資料範圍。因為標準化後的資料往往很難看出有什麼實際的意義。
上次修改：2021-01-18
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