python 对list所有数据归一化

可以使用scikit-learn库中的MinMaxScaler来对list中的数据进行归一化。具体实现代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建MinMaxScaler对象
scaler = MinMaxScaler()

# 原始数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 对数据进行归一化
normalized_data = scaler.fit_transform([data])

# 输出归一化后的数据
print(normalized_data[0].tolist())

输出结果为：

[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

其中，归一化后的数据范围为[0, 1]。如果需要修改范围，可以在创建MinMaxScaler对象时，传入feature_range参数来指定。例如：

# 创建MinMaxScaler对象，并指定范围为[-1, 1]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))

这样，归一化后的数据范围就是[-1, 1]了。