TypeError: 只有大小为1的数组可以转换为Python标量错误通常是由于尝试将一个大小不为1的数组转换为Python标量引起的。这个错误通常在数据标准化的过程中出现，因为标准化涉及对数据进行数学运算，比如计算均值和标准差。

以下是一些解决方法：

1. 检查数据的形状：首先，确保你的数据是一个二维数组，即使它只有一列。你可以使用NumPy的shape属性来检查数据的形状。如果数据的形状是(n,)，那么它是一个一维数组，你可以使用reshape方法将其转换为(n, 1)的形状。

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(data.shape)  # 输出 (5,)

data = data.reshape(-1, 1)
print(data.shape)  # 输出 (5, 1)

2. 使用sklearn.preprocessing.StandardScaler进行标准化：StandardScaler是scikit-learn库中的一个标准化类，可以自动处理不规则形状的数据。它将数据标准化为均值为0，标准差为1的分布。以下是一个使用StandardScaler的示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data)

这样，你就可以得到一个标准化后的数据，它的形状与原始数据相同。

希望这些解决方法能够帮助到你解决问题！