python - Python と R で 2 つの異なる正規化結果が得られる理由

Question

舞台裏の数学を説明できる人はいますか? Python と R が異なる結果を返すのはなぜですか? 実際のビジネス シナリオではどちらを使用する必要がありますか?

元データ

id  cost    sales   item
1   300      50     pen
2   3        88     wf
3   1        70     gher
4   5        80     dger
5   2        999    ww

Python コード:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
df = pd.read_csv('Scale.csv')
df[['cost', 'sales']] = StandardScaler().fit_transform(df[['cost', 'sales']])
df

Python 正規化結果

    id     cost        sales    item
0   1   1.999876    -0.559003   pen
1   2   -0.497867   -0.456582   wf
2   3   -0.514686   -0.505097   gher
3   4   -0.481047   -0.478144   dger
4   5   -0.506276   1.998826    ww

とRコード

library(readr)
library(dplyr)
df <- read_csv("C:/Users/Ho/Desktop/Scale.csv")
df <- df %>% mutate_each_(funs(scale(.) %>% as.vector), 
                             vars=c("cost","sales"))

R正規化結果

   id   cost     sales     item 

1   1   1.7887437   -0.4999873  pen
2   2   -0.4453054  -0.4083792  wf
3   3   -0.4603495  -0.4517725  gher
4   4   -0.4302613  -0.4276651  dger
5   5   -0.4528275  1.7878041   ww

ありがとう@ウェン