#coding:utf-8
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#准备数据
dataset = np.random.randint(10,size=100)
#变成矩阵形式
#dataset = dataset.reshape(-1,1) #多行1列
dataset = dataset.reshape(-1,4) #多行4列
#归一化时候，数据缩放在0-1之间
sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
#fit原有数据集，准备（找到最大和最小）
sc.fit(dataset)
#获得缩放结果
transform_data = sc.transform(dataset)
print transform_data
