请提供一段完整的pyhton代码：使用 preprocess(image)，对数据进行数据标准化处理，但是这里的数据维度是3维

好的，下面是代码：

import numpy as np

def preprocess(image):
    # 确认数据维度是3维
    if image.ndim != 3:
 return None
    
    # 计算数据的均值和标准差
    mean = np.mean(image)
    std = np.std(image)
    
    # 将数据标准化
    normalized_image = (image - mean) / std
    
    return normalized_image

这段代码会将输入的数据标准化处理，并且确认输入数据的维度是3维，如果不是则返回None。

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请提供一段完整的pyhton代码：使用 preprocess(image)，对数据进行数据标准化处理，但是这里的数据维度是2维

下面是一段对2维数据进行标准化处理的 Python 代码：

import numpy as np

def preprocess(image):
    # 计算每个维度的均值和标准差
    mean = np.mean(image, axis=0)
    std = np.std(image, axis=0)

    # 标准化数据
    image = (image - mean) / std

    return image

# 示例代码
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
preprocessed_data = preprocess(data)
print(preprocessed_data)

这段代码使用了 NumPy 库中的 mean 和 std 函数来计算数据的均值和标准差，然后对数据进行标准化处理。