python代码实现非线性归一化

在Python中，可以使用多种方法实现非线性归一化。以下是一种常见的方法，使用`sklearn`库中的`MinMaxScaler`类来实现：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))

# 假设有一个特征向量X，包含多个特征
X = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]

# 使用fit_transform方法进行归一化
X_normalized = scaler.fit_transform(X)

print(X_normalized)

运行以上代码，将得到归一化后的结果：

[[0.   0.  ]
 [0.25 0.25]
 [0.5  0.5 ]
 [1.   1.  ]]

这里使用了`MinMaxScaler`类，通过指定`feature_range`参数来设置归一化后的范围。默认情况下，`feature_range`为(0, 1)，即将特征缩放到0到1之间。