在Python的数据分析和机器学习之旅中，`np.linalg.norm` 和 `preprocessing` 是两个非常实用的工具。前者用于计算向量或矩阵的范数，后者则帮助我们实现数据归一化，让模型训练更高效！✨
首先聊聊`np.linalg.norm`👇。它能帮我们快速求解不同类型的范数，比如欧几里得距离（L2范数）、曼哈顿距离（L1范数）等。例如：
```python
import numpy as np
vector = np.array([3, 4])
norm_l2 = np.linalg.norm(vector) 欧式距离，结果为5.0
```
接着是数据归一化的秘密武器——`preprocessing`中的`MinMaxScaler`👇。它将数据缩放到[0,1]区间，避免因特征值差异过大影响模型表现。代码如下：
```python
from sklearn import preprocessing
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
```
两者的结合，就像一对默契的拍档，让数据分析和建模过程更加顺畅！💪
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