数据标准化在机器学习和数据分析中至关重要，它通过特定规则将数据归一化，便于不同指标间的比较。本文介绍了使用Python的numpy库进行数据标准化的方法，提供完整源码，并通过示例展示了如何对样本矩阵进行归一化处理，确保所有指标在0-1范围内，提升算法精度和稳定性。
Python实现数据标准化（完整源码）
数据标准化，也叫归一化（Normalization），是将数据按照特定规则进行转换，使得数据具有统一的量纲，便于不同指标之间的比较。在机器学习和数据分析中，常常需要将原始数据经过标准化处理后再进行训练或分析，以提高算法的精度和稳定性。
Python作为一款广泛应用在数据分析和科学计算领域的编程语言，提供了多种方式来实现数据标准化。以下代码展示了一种基于numpy库的归一化方法：
import numpy as np
def normalize(data):
"""
对数据进行归一化处理，返回处理后的结果
:param data: 输入的数据，可以是一维或多维数组
:return: 归一化后的结果
"""
if data
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