机器学习库scikit数据归一化

波大大12138

按书上代码敲得，他有结果，但是我的报错了，我是在anaconda中notebook里运行的

#方法二：归一化，缩放单个样本，使其具有单位范数，L1和L2,归一化针对每一行
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
#导入相关数据
x=np.array([[7688,32],
           [5788,29],
           [4600,25],
           [8900,35]])
#归一化数据
x_norm=preprocessing.normalize(x, norm='12')
x_norm

报错：
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-560-3aa5901c4e83> in <module>()
      8            [8900,35]])
      9 #归一化数据
---> 10 x_norm=preprocessing.normalize(x, norm='12')
     11 x_norm

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\data.py in normalize(X, norm, axis, copy, return_norm)
   1400     """
   1401     if norm not in ('l1', 'l2', 'max'):
-> 1402         raise ValueError("'%s' is not a supported norm" % norm)
   1403
   1404     if axis == 0:

ValueError: '12' is not a supported norm

这个12是什么意思，我也不是很懂，是指L1,L2范数吗

梦回连营

兄弟你把l2打成了12，你把L2，打成了十二