“Scores.xlsx”文件中的数据。编写3个通用函数，分别实现最小-最大标准化、标准差标准化和小数定标标准化的功能。然后，按最小-最大标准化处理“C++成绩”列上的数据，按标准差标准化处理“Java成绩”列上的数据，按小数定标标准化处理“Python成绩”列上的数据。最后，输出处理后的结果。

好的，您的问题很清楚。首先，我们需要读取“Scores.xlsx”文件中的数据。可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是实现读取数据和进行最小-最大标准化、标准差标准化、小数定标标准化的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件中的数据，假设'C++成绩'、'Java成绩'、'Python成绩'三列分别为A、B、C列
df = pd.read_excel('Scores.xlsx', usecols=['A', 'B', 'C'])

# 定义最小-最大标准化函数
def min_max_scale(data):
    min_val = data.min()
    max_val = data.max()
    scaled = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return scaled

# 定义标准差标准化函数
def std_scale(data):
    mean_val = data.mean()
    std_val = data.std()
    scaled = (data - mean_val) / std_val
    return scaled

# 定义小数定标标准化函数
def decimal_scale(data):
    max_val = data.abs().max()
    decimal = int(np.ceil(np.log10(max_val)))
    scaled = data / (10 ** decimal)
    return scaled

# 对'C++成绩'列进行最小-最大标准化
df['A'] = min_max_scale(df['A'])

# 对'Java成绩'列进行标准差标准化
df['B'] = std_scale(df['B'])

# 对'Python成绩'列进行小数定标标准化
df['C'] = decimal_scale(df['C'])

# 输出处理后的结果
print(df)

执行上面的代码，会输出处理后的结果。其中，'A'列为最小-最大标准化后的数据，'B'列为标准差标准化后的数据，'C'列为小数定标标准化后的数据。