sklearn.preprocessing.maxabs_scale?
sklearn.preprocessing.maxabs_scale(X, *, axis=0, copy=True)
將每個特征縮放到[-1，1]范圍，而不會破壞稀疏性。
該估計器分別縮放每個特征，以使訓練集中每個特征的最大絕對值為1.0。該縮放器也可以應用于稀疏CSR或CSC矩陣。
該縮放器也可以應用于稀疏CSR或CSC矩陣。
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| X | array-like, shape (n_samples, n_features) 數據。 |
| axis | int (0 by default) 用于縮放的軸。如果為0，則分別縮放每個特征，否則（如果為1）縮放每個樣本。 |
| copy | boolean, optional, default is True 設置為False將執行就地縮放并避免復制（如果輸入已經是一個numpy數組）。 |
另見：
使用“ Transformer” API（例如，作為預處理sklearn.pipeline.Pipeline的一部分），將比例縮放到[-1，1]范圍。
注釋
NaN被視為缺失值：忽略以計算統計數據，并在數據轉換期間進行維護。
有關不同縮放器，轉換器和規范化器的比較，請參閱examples/preprocessing/plot_all_scaling.py。