编写函数实现对数据的 min-max normalization，并利用编写的函数对“花萼宽度”的数据进行 min-max 规范化

在Python中，min-max normalization（最小-最大规范化，也叫归一化）是一种常见的数据预处理技术，它将数据缩放到0到1的范围内。以下是编写一个函数，用于实现数据的min-max规范化，并应用于"花萼宽度"数据的一个示例：

def min_max_normalization(data):
    """
    对输入数据进行最小-最大规范化
    :param data: 需要进行规范化的一维数据列表
    :return: 归一化后的数据列表
    """
    min_val = min(data)
    max_val = max(data)
    
    # 如果最大值和最小值相等（所有元素都相同），则无法进行归一化，返回原始数据
    if min_val == max_val:
        return data
    
    normalized_data = [(value - min_val) / (max_val - min_val) for value in data]
    return normalized_data

# 假设sepal_width_list是你存储花萼宽度数据的列表
sepal_width_list = [...]  # 你需要的实际数据

normalized_sepal_width = min_max_normalization(sepal_width_list)
print("归一化后的花萼宽度数据：", normalized_sepal_width)

# 相关问题--
1. 数据最小-最大规范化的主要目的是什么？
2. 如果原始数据集中的某些值缺失了，这个归一化函数会怎么处理？
3. 还有哪些其他的标准化方法可以替代min-max规范化？

记得替换`sepal_width_list`为实际的花萼宽度数据列表。