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第1题

对数据集data中的所有变量进行Min-Max缩放，结果保存在data_scale中： mm_scaler = () data_scale = mm_scaler. (data)
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第2题

对序列B进行中心化，结果保存在centralize_b中： centralize_b = (B, with_std=False)
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第3题

对boston数据集中的变量LSTAT进行处理，随机生成了10个缺失值： sample = random.sample( (boston.shape[0]), 10) boston. [sample,
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第4题

计算car_data数据集中的make变量每一个类别的频数，存储在make_count中： make_count = car_data["make"].
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