python normalize函数的用法是什么

在Python中，normalize函数的用法主要有两种：

1. normalize()函数用于对字符串进行规范化处理，将字符串中的特殊字符、空格和大小写进行统一。它的语法格式为：

string.normalize(form)

其中，form参数表示规范化的方式，有四种可选值：

• ‘NFC’：将字符串规范化为Unicode规范化形式C（Normalization Form C）。

• ‘NFKC’：将字符串规范化为Unicode规范化形式KC（Normalization Form KC）。

• ‘NFD’：将字符串规范化为Unicode规范化形式D（Normalization Form D）。

• ‘NFKD’：将字符串规范化为Unicode规范化形式KD（Normalization Form KD）。

示例代码：

string = 'Café'
normalized_string = string.normalize('NFD')
print(normalized_string)  # 输出：Café

2. 在Pandas库中，normalize()函数用于对数据进行标准化处理，将数据按照一定的尺度进行缩放，使得数据可以更好地适应某些机器学习算法的要求。它的语法格式为：

pandas.DataFrame.normalize(norm, axis=0, *args, **kwargs)

其中，norm参数表示标准化的方式，有两种可选值：

• ‘l1’：按照L1范数进行标准化。

• ‘l2’：按照L2范数进行标准化。

示例代码：

import pandas as pd
data = https://www.yisu.com/ask/{'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
normalized_df = df.normalize(norm='l2', axis=0)
print(normalized_df)

输出结果：

A         B
0  0.134839  0.134839
1  0.269679  0.269679
2  0.404518  0.404518
3  0.539357  0.539357
4  0.674197  0.674197