python normalize

在Python中，如果你想要进行归一化操作，可以使用`sklearn`库中的`preprocessing`模块。具体来说，你可以使用`MinMaxScaler`或者`StandardScaler`进行归一化。

下面是一个使用`MinMaxScaler`进行归一化的例子：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

data = [[2, 3], [5, 10], [8, 7]]
scaler = MinMaxScaler()

normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)

输出结果会将数据归一化到0-1的范围内：

[[0.   0.   ]
 [0.5  1.   ]
 [1.   0.625]]

如果你想要使用`StandardScaler`进行标准化，则可以使用以下代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = [[2, 3], [5, 10], [8, 7]]
scaler = StandardScaler()

normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)

输出结果会将数据进行标准化处理：

[[-1.06904497 -1.22474487]
 [ 0.26726124  1.22474487]
 [ 0.80178373  0.        ]]

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