python 矩阵归一化
    矩阵归一化，是指将矩阵的元素按比例缩放，使其满足一定的规范或标准。通过归一化可以把矩阵中的数据映射到指定的范围内，方便进行比较和分析。
    常见的矩阵归一化方法有最小-最大归一化和Z-Score归一化。
    最小-最大归一化，也称为数据的线性缩放，将原始矩阵的每个元素减去最小值，然后除以最大值与最小值之差。这样可以将数据映射到0和1之间。
    Z-Score归一化，也称为标准化，通过减去平均值，然后除以标准差，将数据映射到均值为0、标准差为1的正态分布中。
    使用Python进行矩阵归一化可以使用Numpy库提供的相关函数。例如，可以使用Numpy的min、max、mean和std方法来计算矩阵的最小值、最大值、平均值和标准差，然后对矩阵进行相应的计算和缩放操作。
    下面是一个使用最小-最大归一化的示例代码：
    ```python
import numpy as np
    def min_max_normalize(matrix):
    min_val = np.min(matrix)
    max_val = np.max(matrix)
    normalized_matrix = (matrix - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized_matrix
    # 例子矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
    normalized_matrix = min_max_normalize(matrix)
print(normalized_matrix)
numpy库是标准库吗
```
    通过上述代码，我们可以得到归一化后的矩阵。你可以根据具体需求选择适合的归一化方法，并使用Numpy库来实现矩阵归一化的操作。