python 均值方差归一化

对于一个数据集，可以使用以下代码进行均值方差归一化：

import numpy as np

def normalize(X):
    X_norm = X.copy()
    mu = np.mean(X_norm, axis=0)
    sigma = np.std(X_norm, axis=0)
    X_norm = (X_norm - mu) / sigma
    return X_norm

其中，`X` 是一个 $m \times n$ 的矩阵，表示 $m$ 个样本的 $n$ 个特征。`normalize` 函数返回归一化后的矩阵 `X_norm`。