用python实现将学生17门课程成绩csv对学生的物理课程期末成绩进行数据标准化函数，min-max分别将最低、最高映射为0-1和60-100（两个子函数）、Z-score标准化、sigmod标准化。

在Python中，我们可以创建三个函数来实现不同的数据标准化方法：

1. **最小最大规范化（Min-Max Scaling）**:

def min_max_scale(data, min_val, max_val):
    """
    将数据按指定范围进行缩放，最小值映射到0，最大值映射到1
    :param data: 待处理的学生物理课程成绩列表
    :param min_val: 数据集中的最小值（物理课程最低分）
    :param max_val: 数据集中的最大值（物理课程最高分）
    :return: 标准化后的成绩列表
    """
    return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

# 示例：
physic_scores = [95, 88, 75, ...]  # 假设这是学生的物理成绩
normalized_physics_mm = min_max_scale(physic_scores, 0, 100)

2. **Z-Score标准化**:

import numpy as np

def z_score_standardization(data, mean, std_dev):
    """
    使用z-score公式对数据进行标准化
    :param data: 待处理的学生物理课程成绩列表
    :param mean: 数据集的平均值
    :param std_dev: 数据集的标准差
    :return: Z-Score标准化后的成绩列表
    """
    return (data - mean) / std_dev

# 示例：
mean_physics = np.mean(physic_scores)
std_dev_physics = np.std(physic_scores)
normalized_physics_zscore = z_score_standardization(physic_scores, mean_physics, std_dev_physics)

3. **Sigmoid标准化（Logistic变换）**:

import math

def sigmoid_scale(data, low=0, high=1):
    """
    应用Sigmoid函数对数据进行非线性标准化
    :param data: 待处理的学生物理课程成绩列表
    :param low: 变换后的数据下限
    :param high: 变换后的数据上限
    :return: Sigmoid标准化后的成绩列表
    """
    return 1 / (1 + math.exp(-((data - data.min()) * (high - low)) / (data.max() - data.min()))) * (high - low) + low

# 示例：
sigmoid_normalized_physics = sigmoid_scale(physic_scores, 60, 100)

每个函数都接受物理课程的成绩数据作为输入，并返回相应的标准化结果。你可以根据需要选择合适的标准化方法。