Python中的歸一化范圍是指將一組數據按照一定的范圍比例縮放，使數據都處于同一范圍內。在數據處理和機器學習中，歸一化通常是必要的步驟之一。

Python中有多種方法可以實現歸一化范圍，以下是其中幾種的代碼示例：

# 方法一：使用sklearn中的MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = [[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)
# 方法二：手動計算最大最小值并縮放
import numpy as np
data = [[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]]
data = np.array(data)
normalized_data = (data - data.min(axis=0)) / (data.max(axis=0) - data.min(axis=0))
print(normalized_data)

在以上示例中，方法一使用了sklearn中的MinMaxScaler類，該類可以通過設置feature_range參數指定歸一化后數據的范圍。方法二則是手動計算數據的最大最小值，并使用numpy進行縮放。

無論使用哪種方法，歸一化的目的都是將數據處理為相同的范圍，使得不同的特征或數據可以進行更為精細的比較和分析。通過Python的歸一化范圍方法，我們可以更好地進行數據處理和機器學習等任務。