python 归一化模型保存与读取
要保存和读取归一化模型，可以使用pickle模块。下面是一个示例代码：
```python
import pickle
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建归一化模型
scaler = MinMaxScaler()
# 训练模型并归一化数据
data = [[0, 2], [1, 4], [2, 6]]
scaler.fit(data)
normalized_data = ansform(data)
# 保存归一化模型
with open('scaler.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(scaler, file)
# 读取归一化模型
with open('scaler.pkl', 'rb') as file:
    loaded_scaler = pickle.load(file)
# 使用读取的模型归一化新的数据
new_data = [[3, 8], [4, 10]]
normalized_new_data = ansform(new_data)
```
import pickle
在这个示例中，使用`pickle.dump()`函数将归一化模型保存到文件`scaler.pkl`中。然后，使用`pickle.load()`函数从文件中加载模型，并使用加载后的模型对新的数据进行归一化。
请注意，保存和加载模型的代码段应该位于相同的Python环境中，因为模型保存的是对象的状态，包括所引用的类和函数等。如果代码段位于不同的环境中，可能会导致加载的模型无法运行。

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