用 standardscaler()标准化数据
    使用 standardscaler() 函数标准化数据是数据处理过程中常见的步骤之一。standardscaler() 函数可以是对数据进行标准化的一种常用方法，它可以对数据集进行线性变换，使得数据在均值附近波动，减小数据之间的差异。
    在使用 standardscaler() 函数之前，需要先确保数据集已经进行了输入和输出格式化，并且数据集中的每个元素都满足了数学上的线性变换条件。如果数据集中存在非数值型数据，例如文本或字符型数据，则需要先将它们转换为数值型数据。
    接下来，可以使用 standardscaler() 函数对数据集进行标准化。该函数需要传入两个参数：一个是数据集，另一个是标准化参数。数据集应该是一个元组列表或元组数组，其中每个元组表示一个数据点，包含数据和标签信息。标准化参数是一个整数，表示需要对数据集进行怎样的标准化操作。通常情况下，这个参数应该设置为 2，表示对数据集进行线性变换，使得数据集中在均值附近，减小数据之间的差异。
    使用 standardscaler() 函数标准化数据的过程通常如下:
numpy库是标准库吗
    1. 导入必要的库和模块，包括 numpy 和 sklearn 模块。
    2. 加载数据集，通常使用 pandas 库中的 read_csv() 函数或 numpy 库中的 load_csv() 函数。
    3. 将数据集转换为元组列表或元组数组，每个元组表示一个数据点。
    4. 使用 standardscaler() 函数对数据集进行标准化。
    5. 将标准化后的数据集写入新的数据集中。
    使用 standardscaler() 函数标准化数据可以有效地提高数据集的可读性和可解释性，并且可以帮助开发人员更好地理解数据集的性质和趋势。