python归一化函数代码

Python中常用的归一化函数是sklearn库中的preprocessing模块中的MinMaxScaler和StandardScaler函数。其中，MinMaxScaler函数可以将数据缩放到[0,1]区间内，而StandardScaler函数可以将数据缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布。下面是两个函数的代码示例：

1. MinMaxScaler函数代码示例：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]])
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

2. StandardScaler函数代码示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0., 0.], [0., 1., -1.]])
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

其中，X为需要归一化的数据，fit_transform函数可以同时进行拟合和归一化操作。