有一个问题，数据归一化是在一个样本上进行，然后遍历所有样本，还是在将所有样本看作一个整体，比如看作一列，只作一次归一化。举个例子，比如训练集里有100条数据，每条数据有5个特征，也就是一个5x100的数组，我做归一化的时候是按列做归一化吗？还是先reshape成500x1，然后只做一次归一化？
好兄弟，归一化当然是对一列特征自身进行归一化啦，你有五个特征就做五次归一化，当然运行到代码上就一个sklearn.preprocessing.Normalizer().fit_transform()的事情 对吧。