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在 Python 中，normalize 函数的用法主要有两种：
- 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：Cafe?- 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丸趣 TV 网 – 提供最优质的资源集合！
正文完
