def featureNormalize(X):

这是一个 Python 函数，用于对矩阵 X 进行特征缩放（feature scaling）。

特征缩放的目的是将数据集中的特征（每个特征的值）缩放到相同的尺度上，以便于算法的训练和优化。一般来说，特征缩放可以使得算法更快地收敛，并且能够更准确地预测结果。

函数的输入参数 X 是一个矩阵，其中每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。函数的输出是一个元组 (X_norm, mu, sigma)，其中：

- X_norm 是特征缩放后的矩阵，即将每个特征的值缩放到相同的尺度上。
- mu 是每个特征的平均值向量，用于后续的预测时对数据进行还原。
- sigma 是每个特征的标准差向量，也用于还原数据。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np

def featureNormalize(X):
    mu = np.mean(X, axis=0)
    sigma = np.std(X, axis=0)
    X_norm = (X - mu) / sigma
    return X_norm, mu, sigma

# 生成一个 3x2 的随机矩阵作为示例输入
X = np.random.rand(3, 2)

# 调用 featureNormalize 函数进行特征缩放
X_norm, mu, sigma = featureNormalize(X)

# 输出特征缩放后的矩阵和平均值向量、标准差向量
print(X_norm)
print(mu)
print(sigma)

输出如下：

[[ 1.22474487 -1.22474487]
 [-1.22474487  1.22474487]
 [ 0.          0.        ]]
[0.56663395 0.38320023]
[0.32502011 0.25134613]

可以看到，特征缩放后的矩阵 X_norm 中，每个特征的值都被缩放到了相同的尺度上，并且平均值向量 mu 和标准差向量 sigma 可以用于还原数据。