# https://interactivechaos.com/es/manual/tutorial-de-machine-learning/minmaxscaler
import numpy as np

data = np.array([5, 4, -1, -60]).reshape(-1, 1)
print(data) 
'''
[[  5]
 [  4]
 [ -1]
 [-60]]
'''

# Importemos e instanciemos el escalador, y apliquémoslo al array:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
print(scaler.fit_transform(data))
'''
[[1.        ]
 [0.98461538]
 [0.90769231]
 [0.        ]]
'''

# Vemos que el valor máximo del resultado es 1 y el mínimo es 0.