#coding: UTF-8
# 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。
# 和stanardscaler比，适合对存在极端大和小的点的数据。
# 除了上述介绍的方法之外，另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大值和最小值(通常是1-0)之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类来实现。
# X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
# X_scaled = X_std * (max - min) + min

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = np.array([[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]])
print(data)
scaler = MinMaxScaler()
print(scaler.fit(data))
print(scaler.transform(data))
print(scaler.transform([[2, 2]]))
