Python數(shù)值規(guī)范化（Normalization）是指對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行歸一化處理的過程，使得每個數(shù)據(jù)都處于同一數(shù)量級，以避免因數(shù)據(jù)尺度大小差異而引起的問題。數(shù)值規(guī)范化是數(shù)據(jù)預處理中的一項重要任務，它可以提高數(shù)據(jù)處理和分析的準確性和可靠性，也是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘中不可或缺的一部分。

數(shù)據(jù)規(guī)范化通常用于將數(shù)據(jù)縮放到0和1之間或 -1和1之間，以使得數(shù)據(jù)均勻分布，且不會因為變化的數(shù)據(jù)范圍而產(chǎn)生偏差。在Python中，我們可以使用MinMaxScaler或StandardScaler實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
import numpy as np
# 創(chuàng)建樣本數(shù)據(jù)集
X = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# Min-Max規(guī)范化
Min_Max_scaler = MinMaxScaler()
X_Min_Max = Min_Max_scaler.fit_transform(X)
print("Min-Max規(guī)范化后各特征值的范圍為：", X_Min_Max.min(), "-", X_Min_Max.max())
# Z-Score規(guī)范化
Standard_scaler = StandardScaler()
X_Standard = Standard_scaler.fit_transform(X)
print("Z-Score規(guī)范化后各特征值的均值和方差分別為：", X_Standard.mean(axis=0), ",", X_Standard.std(axis=0))

使用以上代碼示例，我們可以通過fit_transform函數(shù)進行數(shù)值規(guī)范化。Min-Max規(guī)范化將數(shù)據(jù)縮放到0和1之間，而Z-Score規(guī)范化將數(shù)據(jù)縮放到均值為0、標準差為1的范圍內(nèi)。

數(shù)值規(guī)范化是保證數(shù)據(jù)處理準確性和可靠性的重要步驟，Python提供了豐富的工具和函數(shù)，使得數(shù)據(jù)規(guī)范化變得簡單而有效。在數(shù)據(jù)處理的實踐中，我們應該根據(jù)具體的應用場景和數(shù)據(jù)特點，選擇最適合的數(shù)值規(guī)范化方法，以提高數(shù)據(jù)分析的準確性和可信度。