Python 向量归一化

在Python中，可以使用不同的方法对向量进行归一化。引用\[1\]中的代码展示了一种方法，即通过计算向量的长度来归一化。首先，可以使用magnitude()函数计算向量的长度，然后使用normalized()函数将向量归一化。在normalized()函数中，首先计算向量的长度，然后将每个坐标除以向量的长度，以实现归一化。如果向量的长度为零，则会引发ZeroDivisionError异常。

另一种方法是使用scikit-learn库中的preprocessing模块。引用\[2\]中的代码展示了如何使用preprocessing.scale()函数对向量进行归一化。该函数将每个特征的值减去其均值，然后除以其标准差，以实现归一化。

还可以使用preprocessing.Normalizer类来对向量进行归一化。引用\[3\]中的代码展示了如何使用Normalizer类。首先使用fit()函数对向量进行拟合，然后使用transform()函数对向量进行归一化。

总结起来，Python中有多种方法可以对向量进行归一化，包括计算向量长度并除以长度、使用preprocessing.scale()函数和使用preprocessing.Normalizer类。具体使用哪种方法取决于具体的需求和使用场景。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 中自己写方法 计算向量长度 / 实现向量归一化](https://blog.csdn.net/chuan403082010/article/details/79317909)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python 归一化方法](https://blog.csdn.net/cuisidong1997/article/details/120870591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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