ｑ ∗ ＝（ｌｇ（ｑ ＡＤ ） － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］）/（ｍａｘ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］ － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］）出代码

"ｑ ∗ ＝（ｌｇ（ｑ ＡＤ ） － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］）/（ｍａｘ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］ － ｍｉｎ［ｌｇ（ｑ ＡＤ ）］）" 这段表达式看起来像是用于计算某种归一化值，其中 `ｑ` 和 `ＡＤ` 可能代表数值数组。这里假设 `lg` 表示自然对数。以下是将这个公式转换成 Python 代码的一个例子：

import math

def normalize_q(q_AD):
    min_log = min(math.log(value) for value in q_AD)
    max_log = max(math.log(value) for value in q_AD)
    
    if max_log == min_log:  # 防止除以零的情况
        return [0] * len(q_AD)
    
    normalized_values = [(math.log(value) - min_log) / (max_log - min_log) for value in q_AD]
    return normalized_values

# 示例使用
q_AD = [10, 100, 1000]  # 你可以替换为你的数据
normalized_q = normalize_q(q_AD)

在这个代码里，我们首先找到 `q_AD` 中所有元素对数的最小值和最大值，然后对每个元素应用公式计算归一化的值。如果所有的值都是相同的（这意味着它们是对数为0的），我们会返回一个全零列表，因为此时无法进行归一化。