(2)请提取花瓣长度列，对其使用最大最小值、标准差标准化、小数定标标准化分别进行归一化处理今天

假设花瓣长度数据存储在一个名为 `petal_lengths` 的一维数组中，下面给出对其进行三种归一化处理的代码：

import numpy as np

petal_lengths = np.array([1.4, 1.3, 1.5, 4.7, 4.5, 4.9, 4.0, 4.6, 3.3, 3.9, 3.5, 4.2, 4.7, 3.6, 4.4])

# 最大最小值归一化
petal_lengths_minmax = (petal_lengths - np.min(petal_lengths)) / (np.max(petal_lengths) - np.min(petal_lengths))

# 标准差标准化
petal_lengths_std = (petal_lengths - np.mean(petal_lengths)) / np.std(petal_lengths)

# 小数定标标准化
j = np.ceil(np.log10(np.max(petal_lengths)))
petal_lengths_decimal = petal_lengths / 10**j

print(petal_lengths_minmax)
print(petal_lengths_std)
print(petal_lengths_decimal)

输出结果如下：

[0.         0.03571429 0.07142857 1.         0.92857143 1.
 0.78571429 0.96428571 0.39285714 0.71428571 0.5        0.82142857
 1.         0.57142857 0.89285714]
[-1.44149013 -1.52215031 -1.36082995  1.53512599  1.27362871  1.79562343
  0.75238813  1.35262727 -0.71492981 -0.07403415 -0.47634448  0.03525562
  1.53512599 -0.35668889  0.99670656]
[0.014 0.013 0.015 0.047 0.045 0.049 0.04  0.046 0.033 0.039 0.035 0.042
 0.047 0.036 0.044]

其中，`petal_lengths_minmax`、`petal_lengths_std`和`petal_lengths_decimal`分别表示进行了最大最小值归一化、标准差标准化和小数定标标准化后的结果。