将矩阵 y 进行归一化处理，即将每个向量除以其 L2 范数。

对于一个矩阵 y，我们可以使用以下公式对其进行归一化处理：

y_normalized = y / np.linalg.norm(y, axis=1, keepdims=True)

其中，np.linalg.norm(y, axis=1, keepdims=True) 计算了矩阵 y 中每个向量的 L2 范数，axis=1 表示对每一行进行计算，keepdims=True 表示保持结果的维度和 y 一致。

然后，我们将 y 中的每个向量都除以其对应的 L2 范数，得到归一化后的矩阵 y_normalized。