利用numpy對矩陣進行歸一化處理的方法
本文不講歸一化原理，只介紹實現（事實上看了程式碼就會懂原理），程式碼如下：
def Normalize(data):
m = np.mean(data)
mx = max(data)
mn = min(data)
return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]
程式碼只有5行並不複雜，但是需要注意的一點是一定要將計算的均值以及矩陣的最大、最小值存為變數放到迴圈裡，如果直接在迴圈裡計算對應的值會造成歸一化特別慢，筆者之前有過深切的酸爽體驗….
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