python normalize函数的用法是什么

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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

1. 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 = {'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

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