将矩阵进行归一化处理代码

矩阵归一化处理是将矩阵中的每个元素按照一定规则进行缩放，使得矩阵中的元素都处于0和1之间的范围内。一般有两种归一化方式：最大最小归一化和Z-score归一化。下面给出两种方式的Python代码实现。

1. 最大最小归一化

最大最小归一化是将矩阵中的每个元素减去最小值，然后除以最大值和最小值之间的差值。代码如下：

import numpy as np

def min_max_normalization(matrix):
    """
    最大最小归一化
    :param matrix: 输入矩阵
    :return: 归一化后的矩阵
    """
    max_val = np.max(matrix)
    min_val = np.min(matrix)
    normalized_matrix = (matrix - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized_matrix

2. Z-score归一化

Z-score归一化是将矩阵中的每个元素减去平均值，然后除以标准差。代码如下：

import numpy as np

def z_score_normalization(matrix):
    """
    Z-score归一化
    :param matrix: 输入矩阵
    :return: 归一化后的矩阵
    """
    mean_val = np.mean(matrix)
    std_val = np.std(matrix)
    normalized_matrix = (matrix - mean_val) / std_val
    return normalized_matrix