def autoNorm(dataSet): minVals = dataSet.min(0) maxVals = dataSet.max(0) ranges = maxVals - minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataSet.shape[0] normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1)) normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1)) # element wise divide return normDataSet, ranges, minVals解释一下这段代码

这段代码实现了数据归一化的过程。数据归一化是将不同量纲的数据统一到同一量纲下的过程，常用的方法之一是将数据缩放到0-1范围内。这样做的好处是可以消除数据量纲对模型的影响，使不同特征之间具有可比性。

具体来说，这段代码实现了以下步骤：

1. 计算数据集每一列的最小值和最大值，用于后面的归一化过程。

2. 计算数据集每一列的范围（即最大值和最小值的差），用于后面的归一化过程。

3. 初始化一个与数据集相同大小的数组normDataSet，用于存储归一化后的数据。

4. 计算数据集中每个数据点减去最小值后的值。

5. 计算每个数据点除以范围后的值，即将数据缩放到0-1范围内。

6. 返回归一化后的数据集、数据集每一列的范围以及数据集每一列的最小值。

其中，tile函数用于将最小值和范围数组扩展成与数据集相同大小的数组，以便进行矩阵运算。zeros函数用于初始化一个与数据集相同大小的数组。shape函数用于获取数据集的大小。