#转化函数为：z = (x - u) / s，Z为转化后的值，x为当 前值， u为均值， s为样本的标准差
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[0, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 1]]
scaler = StandardScaler()
print(scaler.fit(data))
StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
print(scaler.mean_)
[0.5 0.5]
print(scaler.transform(data))
[[-1. -1.]
[-1. -1.]
[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
print(scaler.transform([[2, 2]])) #对[[2, 2]]进行转化时，均值和方差用#的都是计算data 的数据得到的均值和方差，本例中为0.5，0.5
[[3. 3.]]
