共計 876 個字符，預計需要花費 3 分鐘才能閱讀完成。
在 Python 中，normalize 函數的用法主要有兩種：
- normalize() 函數用于對字符串進行規范化處理，將字符串中的特殊字符、空格和大小寫進行統一。它的語法格式為：
string.normalize(form)其中，form 參數表示規范化的方式，有四種可選值：
- ‘NFC’：將字符串規范化為 Unicode 規范化形式 C（Normalization Form C）。
- ‘NFKC’：將字符串規范化為 Unicode 規范化形式 KC（Normalization Form KC）。
- ‘NFD’：將字符串規范化為 Unicode 規范化形式 D（Normalization Form D）。
- ‘NFKD’：將字符串規范化為 Unicode 規范化形式 KD（Normalization Form KD）。
示例代碼：
string = 'Café'
normalized_string = string.normalize('NFD')
print(normalized_string) # 輸出：Cafe?- 在 Pandas 庫中，normalize() 函數用于對數據進行標準化處理，將數據按照一定的尺度進行縮放，使得數據可以更好地適應某些機器學習算法的要求。它的語法格式為：
pandas.DataFrame.normalize(norm, axis=0, *args, **kwargs)其中，norm 參數表示標準化的方式，有兩種可選值：
- ‘l1’：按照 L1 范數進行標準化。
- ‘l2’：按照 L2 范數進行標準化。
示例代碼：
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)輸出結果：
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 網 – 提供最優質的資源集合！
正文完
