python 将numpy归一化

要将numpy数组归一化，可以使用numpy库中的`normalize`函数。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用normalize函数进行归一化
norm_arr = np.normalize(arr)

print(norm_arr)

运行以上代码，将得到归一化后的数组。注意，`normalize`函数默认使用L2范数进行归一化，即将数组的每个元素除以其L2范数。如果需要使用其他范数进行归一化，可以通过设置参数`norm`来指定，例如`norm='l1'`表示使用L1范数进行归一化。

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相关问题

python使用numpy归一化矩阵代码实现

import numpy as np
arr = np.array([[2,3],[3,4]])
# 归一化
arr_norm = arr / np.linalg.norm(arr)
print(arr_norm)

python numpy归一化

使用numpy可以通过以下代码进行归一化：

import numpy as np

def normalize_data(data):
    return (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))

其中，data表示需要进行归一化的数据。这段代码将data进行最小-最大值归一化，即将数据缩放到[0,1]范围内。