在Python中，数据归一化可以通过以下几种方法实现：
最小-最大归一化（Min-Max Scaling）
将数据线性映射到[0, 1]的范围。
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdata = np.array（[[100, 0.001], [8, 0.05], [50, 0.005], [88, 0.07], [4, 0.1]]）scaler = MinMaxScaler（）normalized_data = scaler.fit_transform（data）print（normalized_data）
Z-score标准化（Standardization）
将数据转化为标准正态分布，均值为0，标准差为1。
from sklearn.preprocessing import StandardScalerdata = np.array（[[1, -1, 2], [2, 0, 0], [0, 1, -1]]）scaler = StandardScaler（）standardized_data = scaler.fit_transform（data）print（standardized_data）
小数定标标准化（Decimal Scaling）
将原始数据除以一个适当的基数，使得数据位于[-1, 1]之间。
示例代码省略，与上述类似，只是将除以的数值改为10的k次幂
自定义归一化处理函数
根据数据特点自定义归一化处理函数，例如对偏态分布的数据可以使用对数函数或指数函数进行归一化。
示例代码省略，需要根据具体情况进行函数定义
使用`scikit-learn`库可以方便地实现这些归一化方法。选择哪种方法取决于数据的特性和应用场景。需要注意的是，当有新数据加入时，可能需要重新定义归一化的范围，例如在最小-最大归一化中。
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