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目测是autonorm.py中lin 17 normdataset=zeros(shape(dataset)) 这一句 shape(dataset)返回的是元组，但是zeros( args )需要的是整形参数，做个类型转换就ok了
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将数组归一化
归一化：将一组数据变化到某个固定区间中，通常，这个区间是[0,1]，广义的讲，可以是各种区间，比如映射到[0,1]一样可以继续映射到其他范围，图像中可能会映射到[0,255]，其他情况可能映射到[-1,1]。
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到(0,1]区间上
（1）0-1标准化
将数据的最大最小值记录下来，并通过max-min作为基数（即min=0,max=1)进行数据的归一化处理
x=(x - min) / (max - min)
（2）Z-score标准化
Z分数（z-score），是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程 → z=(x-μ)/σ，其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差
Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数
数学意义：一个给定分数距离平均数多少个标准差?
