在Max-Min归一化中，如果最大值和最小值相同，会导致分母为零，这将导致无法进行归一化计算。这种情况下，你可以考虑采取以下措施之一：
特殊处理： 如果最大值和最小值相同，那么所有的值都相同。在这种情况下，你可以根据需要将所有的值设置为一个固定值（例如0或1），这样就不需要进行归一化。
跳过归一化： 可以考虑在这种情况下跳过归一化过程，因为数据本身已经处于归一化状态（所有值相同）。
添加偏置： 在归一化时，你可以添加一个小的偏置项，使得分母不为零。这个偏置项可以是一个很小的正数，例如ε，这样可以避免分母为零的情况。
y_data_stand= ((y_data.max()−y_data.min())+ϵ)/(y_data−y_data.min())
方式一，特殊处理时。
在最大值和最小值相同的情况下，选择0, 0.5, 1 中的哪一个作为归一化后的值更合理，取决于你对数据的理解和具体的应用场景。
0： 如果你认为数据的最小值和最大值相同时，表示数据完全相同，那么将所有值归一化为0可能更合理。这种情况下，你认为数据没有变化或者没有足够的信息来区分不同的数据点。
0.5： 如果你认为数据的最小值和最大值相同时，表示数据的取值范围非常小，但并非完全相同，那么将所有值归一化为0.5可能更合理。这种情况下，你认为数据存在一定的变化，但是由于数据范围很小，因此将所有值归一化为中间值0.5可能更能反映数据的差异。
1： 如果你认为数据的最小值和最大值相同时，表示数据的取值范围虽然很小，但是数据的确存在变化，那么将所有值归一化为1可能更合理。这种情况下，你认为数据的取值范围虽小，但是数据的变化对你的应用或分析有意义，因此将所有值归一化为最大值1可能更有意义。
解决方案：
方式二，使用sklearn处理
在Scikit-learn中，可以使用MinMaxScaler来进行最大-最小归一化。但是，如果最大值和最小值相同，这可能会导致出现除以零的情况。为了处理这种情况，Scikit-learn提供了一个feature_range参数，可以用来指定输出的范围。当最大值和最小值相同时，MinMaxScaler会将所有值都设置为feature_range指定的范围的最小值或最大值，具体取决于你想要将数据归一化到的范围。
举例：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 创建MinMaxScaler对象并指定feature_range
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
# 示例数据
data = [[1], [1], [1]]
# 将数据进行归一化
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
print(scaled_data)