normalize用法

`normalize`是一个常见的数学函数，特别是在处理向量时，它的用途是将一个向量转换为其单位向量形式。在Python中，特别是在数据分析库如Pandas或NumPy中，`normalize`通常用于调整数据尺度或标准化特征。

例如，在Pandas DataFrame中，如果你有一个名为`vector_column`的列，你可以这样做：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设 vector_column 是一列数值型数据
df['normalized_column'] = df['vector_column'].apply(lambda x: x / np.linalg.norm(x))

这里，`np.linalg.norm(x)`计算了向量`x`的模（即长度或大小），然后`x / norm(x)`就得到了单位向量。

在深度学习框架TensorFlow或PyTorch中，也有类似的函数，如`tf.normalize`或`torch.nn.functional.normalize`，它们会归一化张量的每个元素，使其范数等于1。