Python是一種高級編程語言，也是數據科學家、機器學習工程師和數據分析師最常使用的編程語言之一。Python解釋器擁有許多強大的庫，其中包括用于數據科學的NumPy和Pandas。

在數據科學中，數據預處理是至關重要的，包括數據清洗、數據轉換、數據集成和數據規范化等過程。其中，數據規范化也稱為標準化，是指將數據分布整理為均值為0和標準差為1的標準正態分布。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 創建一個數據集
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]})
# 使用StandardScaler()函數進行數據標準化
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)

在上述代碼中，我們首先使用Pandas創建一個數據集，隨后使用sklearn.preprocessing庫中的StandardScaler()函數進行數據標準化。從輸出中可以看到，原始數據集已被還原為標準正態分布形式。

總之，Python是一種常用的數據科學編程語言，具有許多強大的數據處理庫。數據標準化是數據預處理的重要步驟之一，在Python中使用StandardScaler()函數可以方便地完成這一過程。