Sklearn中的Normalize函数需要2D数组

Sklearn中的Normalize函数用于对数据进行归一化处理，使得数据在特定范围内进行缩放，以便更好地进行机器学习或数据分析任务。该函数需要接收一个2D数组作为输入。

归一化是一种常见的数据预处理技术，它可以将不同尺度的特征值缩放到相同的范围内，避免特征之间的差异对模型训练产生不良影响。Sklearn中的Normalize函数提供了多种归一化方法，包括L1范数归一化和L2范数归一化。

L1范数归一化（L1 normalization）也称为最小绝对值归一化（Least Absolute Deviations），它将每个样本的特征值除以该样本特征值的绝对值之和。这种归一化方法可以使得每个样本的特征值之和为1，适用于稀疏数据。

L2范数归一化（L2 normalization）也称为最小二乘归一化（Least Squares），它将每个样本的特征值除以该样本特征值的平方和的平方根。这种归一化方法可以使得每个样本的特征值的平方和为1，适用于稠密数据。

Sklearn中的Normalize函数可以通过设置参数来选择使用L1范数归一化还是L2范数归一化。具体使用方法如下：

from sklearn.preprocessing import normalize

# 创建一个2D数组
data = [[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]]

# 使用L1范数归一化
normalized_data_l1 = normalize(data, norm='l1')

# 使用L2范数归一化
normalized_data_l2 = normalize(data, norm='l2')

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

腾讯云机器学习平台是腾讯云提供的一站式机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于数据预处理、特征工程、模型训练和模型部署等各个环节。通过腾讯云机器学习平台，可以方便地进行数据归一化等预处理操作，并进行机器学习模型的训练和部署。

注意：本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商，以遵守问题要求。