Python中的數(shù)據(jù)歸一化是指將數(shù)據(jù)放縮到一個(gè)固定的區(qū)間范圍內(nèi)，以方便機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的處理。數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的精度和穩(wěn)定性，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)輸入模型之前，數(shù)據(jù)的分布范圍并不確定，可能存在較大的差異，從而干擾模型的預(yù)測能力。

在Python中，sklearn庫提供了preprocessing模塊，該模塊包含了各種歸一化方法的實(shí)現(xiàn)。其中，MinMaxScaler歸一化器可以將數(shù)據(jù)放縮到0到1的范圍內(nèi)，公式如下：

X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_scaled = X_std * (max - min) + min

其中，X表示原始數(shù)據(jù)，X_std表示經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，min和max表示需要將數(shù)據(jù)歸一化到的區(qū)間范圍。

使用MinMaxScaler歸一化器可以實(shí)現(xiàn)以下代碼：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  # 實(shí)例化歸一化器
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  # 調(diào)用fit_transform方法進(jìn)行歸一化處理

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和需要來選擇適合的歸一化方法。