帮我写一个python归一化算法代码，能打包单独运行的

好的，以下是一个简单的 Python 归一化算法的实现：

import numpy as np

def normalization(data):
    """
    归一化函数
    :param data: 需要进行归一化的数据，可以是 list 或者 numpy 数组
    :return: 归一化后的数据
    """
    data = np.array(data)
    max_val = np.max(data)
    min_val = np.min(data)
    norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return norm_data

if __name__ == '__main__':
    # 测试
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    norm_data = normalization(data)
    print(norm_data)

这个算法的具体实现方式是将数据减去最小值，再除以最大值减去最小值的差，从而将数据归一化到 [0, 1] 的范围内。这个算法可以用于处理大小范围差异较大的数据集，例如特征值的处理等。

将上述代码保存为 normalization.py 文件，然后可以通过命令行运行该脚本：

$ python normalization.py

这样就可以测试该算法的效果。

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帮我写一个python归一化算法代码，能自己输入数据的，能打包单独运行的

好的，以下是一个支持用户自己输入数据并进行归一化的 Python 归一化算法的实现：

import numpy as np

def normalization(data):
    """
    归一化函数
    :param data: 需要进行归一化的数据，可以是 list 或者 numpy 数组
    :return: 归一化后的数据
    """
    data = np.array(data)
    max_val = np.max(data)
    min_val = np.min(data)
    norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return norm_data

if __name__ == '__main__':
    # 获取用户输入的数据
    input_str = input("请输入数据，多个数据之间用空格隔开：")
    input_list = input_str.split()
    data = [float(x) for x in input_list]
    # 进行归一化
    norm_data = normalization(data)
    # 输出归一化后的结果
    print("归一化后的数据为：", norm_data)

这个算法通过 `input()` 函数获取用户输入的数据，将输入的字符串按照空格进行分割，并将分割后的字符串转换成 float 类型的数字。然后使用归一化函数进行归一化处理，并输出归一化后的结果。

将上述代码保存为 normalization.py 文件，然后可以通过命令行运行该脚本：

$ python normalization.py

这样就可以在命令行中输入数据并进行归一化处理了。

帮我写一个python归一化算法代码，能自己输入数据的，能打包成EXE文件的

好的，以下是一个支持用户自己输入数据并进行归一化的 Python 归一化算法的实现，并且可以打包成 EXE 文件。

1. 首先需要安装 Pyinstaller 工具，可以使用以下命令进行安装：

   pip install pyinstaller

2. 接下来创建一个名为 `normalization.py` 的 Python 脚本文件，将以下代码复制到文件中：

   import numpy as np
   
   def normalization(data):
       """
       归一化函数
       :param data: 需要进行归一化的数据，可以是 list 或者 numpy 数组
       :return: 归一化后的数据
       """
       data = np.array(data)
       max_val = np.max(data)
       min_val = np.min(data)
       norm_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
       return norm_data
   
   if __name__ == '__main__':
       # 获取用户输入的数据
       input_str = input("请输入数据，多个数据之间用空格隔开：")
       input_list = input_str.split()
       data = [float(x) for x in input_list]
       # 进行归一化
       norm_data = normalization(data)
       # 输出归一化后的结果
       print("归一化后的数据为：", norm_data)

3. 在命令行中切换到当前脚本所在的目录下，然后使用以下命令将脚本文件打包成 EXE 文件：

   pyinstaller -F normalization.py

4. 等待打包完成后，在 dist 目录下会生成一个名为 `normalization.exe` 的可执行文件，双击该文件即可运行。

这样就可以将归一化算法打包成 EXE 文件，并且支持用户自己输入数据进行测试了。