用python实现以上功能代码

当然，以下是使用Python实现上述数据标准化函数的示例代码：

import numpy as np

# 定义Min-Max标准化函数（0-1范围）
def min_max_scale_0to1(value, min_val, max_val):
    return (value - min_val) / (max_val - min_val)

# 定义Min-Max标准化函数（60-100范围）
def min_max_scale_60to100(value, min_val, max_val):
    return (value - min_val) / (max_val - min_val) * 40 + 60

# 定义Z-Score标准化函数
def z_score_standardization(value, mean, std_dev):
    return (value - mean) / std_dev

# 定义Sigmoid标准化函数
def sigmoid_normalization(value):
    return 1 / (1 + np.exp(-value))

# 示例用法：
# 假设我们有一个数据列表
data = [5, 15, 25, 35, 45]

# Min-Max标准化
min_val = data.min()
max_val = data.max()
scaled_data_01 = [min_max_scale_0to1(val, min_val, max_val) for val in data]
scaled_data_60100 = [min_max_scale_60to100(val, min_val, max_val) for val in data]

# Z-Score标准化
mean = data.mean()
std_dev = data.std()
z_scaled_data = [z_score_standardization(val, mean, std_dev) for val in data]

# Sigmoid标准化
sigmoid_scaled_data = [sigmoid_normalization(val) for val in data]

print("0-1范围:", scaled_data_01)
print("60-100范围:", scaled_data_60100)
print("Z-Score标准化:", z_scaled_data)
print("Sigmoid标准化:", sigmoid_scaled_data)

记得替换 `data` 列表为实际的数据集，并提供相应的 `min_val`, `max_val`, `mean`, 和 `std_dev` 参数。运行代码即可得到标准化后的结果。