NumPy是Python中用于科学计算的核心库，可以支持高度的数据聚合，NumPy提供了多种功能来操作多维数组，以及各种用于科学计算的工具和函数。在数据处理和机器学习中，通常需要标准化处理数据，使得数据满足零均值和单位方差的要求，以此来提高模型预测的准确性。下面是对如何在Python的NumPy中对数组进行标准化的详细讲解:
步骤一：导入相关的库
在开始之前，需要先导入NumPy库，以便于进行数组的处理
import numpy as np
步骤二：构建需要标准化的数据
为了演示标准化的过程，我们需要先创建一组测试数据：
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
步骤三：计算数据的标准差和均值
计算数据的均值和标准差是数据标准化的基础。在NumPy中，我们可以使用np.mean()函数和np.std()函数来求得数组的均值和标准差，代码如下：
mean_value = np.mean(arr)
std_value = np.std(arr)
步骤四：对数据进行标准化
在计算出均值和标准差之后，我们可以使用以下公式对数据进行标准化：
normalized_data = (arr - mean_value) / std_value
完整的代码演示：
import numpy as np
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
mean_value = np.mean(arr)
std_value = np.std(arr)
normalized_data = (arr - mean_value) / std_value
print(normalized_data)
运行结果为：
[-1.41421356 -0.70710678 0. 0.70710678 1.41421356]
这里将10, 20, 30, 40, 50这五个数进行归一化，结果表明，归一化后的结果已经满足了均值为0和方差和1的标准要求。
接下来，还有一个更加常见的处理数据的任务，就是针对二维矩阵的标准化处理。此时，我们可以使用NumPy的axis参数，来对每一行或每一列进行标准化。
假设我们现在有以下的测试矩阵数据：
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
我们需要分别对每一列进行标准化，并输出结果，可以使用以下代码：
mean_value = np.mean(arr, axis=0)
std_value = np.std(arr, axis=0)
normalized_data = (arr - mean_value) / std_value
print(normalized_data)
代码执行结果如下：
[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
[ 0. 0. 0. ]
[ 1.22474487 1.22474487 1.22474487]]
上述标准化后的结果表明，矩阵中每一列的数据已经完成了均值为0和方差为1的标准化。