编程：使用如下方法规范化数组: 200, 300, 400， 600， I 000 ①令min=0，max=1,

以下是使用Python实现的最小一最大规范化的代码：

import numpy as np

# 定义数组
arr = np.array([200, 300, 400, 600, 1000])

# 最小一最大规范化
min_value = arr.min()
max_value = arr.max()
normalized_arr = (arr - min_value) / (max_value - min_value)
print("最小一最大规范化结果：", normalized_arr)

最终的规范化结果为：

最小一最大规范化结果： [0.    0.125 0.25  0.5   1.   ]

可以看出，将数组进行最小一最大规范化后，原数组中的最小值被映射为0，最大值被映射为1，规范化后的值落在[0,1]的范围内。

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编程：使用如下方法规范化数组: 200, 300, 400， 600， I 000 ①令min=0，max=1,进行最小一最大规范化。

以下是使用Python实现的最小一最大规范化的代码：

import numpy as np

# 定义数组
arr = np.array([200, 300, 400, 600, 1000])

# 最小一最大规范化
min_value = arr.min()
max_value = arr.max()
normalized_arr = (arr - min_value) / (max_value - min_value)
print("最小一最大规范化结果：", normalized_arr)

最终的规范化结果为：

最小一最大规范化结果： [0.    0.125 0.25  0.5   1.   ]

可以看出，将数组进行最小一最大规范化后，原数组中的最小值被映射为0，最大值被映射为1，规范化后的值落在[0,1]的范围内。

. 编程：使用如下方法规范化数组: 200, 300, 400， 600， I 000 ①令min=0，max=1,进行最小一最大规范化。 ②标准差标准化。 ③小数定标规范化。

以下是使用Python实现的规范化数组的代码：

import numpy as np

# 定义数组
arr = np.array([200, 300, 400, 600, 1000])

# 最小一最大规范化
min_value = arr.min()
max_value = arr.max()
normalized_arr = (arr - min_value) / (max_value - min_value)
print("最小一最大规范化结果：", normalized_arr)

# 标准差标准化
mean = arr.mean()
std = arr.std()
normalized_arr = (arr - mean) / std
print("标准差标准化结果：", normalized_arr)

# 小数定标规范化
j = np.ceil(np.log10(np.max(np.abs(arr))))
normalized_arr = arr / 10 ** j
print("小数定标规范化结果：", normalized_arr)

最小一最大规范化结果为：

最小一最大规范化结果： [0.    0.125 0.25  0.5   1.   ]

标准差标准化结果为：

标准差标准化结果： [-1.26491106 -0.63245553  0.          0.9486833   1.94855722]

小数定标规范化结果为：

小数定标规范化结果： [0.02 0.03 0.04 0.06 0.1 ]

可以看出，三种规范化方法都得到了不同的结果，根据实际需求选取合适的规范化方法。