曲線歸一化指的是將一條任意曲線上的數據點，通過一定的算法轉化成標準的0~1之間的數值區間。這一過程在數據處理和機器學習等領域中，有著廣泛的應用。在Python中，有多種方法可以實現曲線歸一化的功能。

其中，最簡單的方法是通過Min-max Scaling算法實現。該算法首先將曲線上的數據點縮放到指定范圍內，然后再按比例轉化成0~1之間的值。實現代碼如下：

def min_max_scale(lst):
max_val = max(lst)
min_val = min(lst)
new_lst = [(i - min_val) / (max_val - min_val) for i in lst]
return new_lst

該函數接受一個列表作為參數，將列表中的數據進行歸一化處理，最后返回一個新的列表。在函數內部，我們使用了Python中的min()和max()方法來找到列表中的最大值和最小值，然后通過循環將每一個數據點進行轉化。

除了Min-max Scaling算法，還可以使用Standard Scaling算法進行歸一化處理。該算法通過先將數據點轉化成均值為0，標準差為1的標準正態分布數據，然后再進行歸一化處理。具體實現代碼如下：

def standard_scale(lst):
mean_val = sum(lst) / len(lst)
std_val = (sum([(i - mean_val) ** 2 for i in lst]) / len(lst)) ** 0.5
new_lst = [(i - mean_val) / std_val for i in lst]
return new_lst

該函數也接受一個列表作為參數，使用Python內置的sum()方法計算列表的均值和標準差，然后依次轉換每一個數據點，最后返回一個新的列表。

以上兩個函數都是Python中實現曲線歸一化的基本方法。不同的算法有著不同的適用范圍，根據實際情況選擇合適的方法可以大大提高數據處理效率。