Python是一門高效簡便的編程語言，也是當今世界使用最廣泛的編程語言之一。其龐大的社區和強大的數據處理能力，使其在數據科學和機器學習領域中得到了廣泛的應用。

在數據處理過程中，有時候需要將不同的數據進行比較，這就需要對數據進行正態化處理。正態化（Normalization），也稱歸一化，是一種常用的數據處理方法，可以將不同規格的數據具有相同的標準。在Python中，我們可以使用scikit-learn庫中的normalize函數來實現數據正態化。

from sklearn.preprocessing import normalize
import numpy as np
# 生成隨機數據
data = np.random.randint(0, 100, size=(5, 5)) 
print("原始數據：")
print(data)
# 數據正態化處理
norm_data = normalize(data, axis=0, norm='max') # axis=0表示按列進行處理，norm='max'表示使用最大值歸一化方法
print("正態化后的數據：")
print(norm_data)

在上面的代碼中，我們首先生成了一個5x5的隨機數組，并將其保存在data變量中。我們然后使用normalize函數對data進行正態化處理，axis=0表示對列進行處理，norm='max'表示使用最大值歸一化方法。最后，我們將正態化后的數據輸出到控制臺。

這里需要注意的是，數據正態化方法會將數據映射到[0,1]之間，因此，不同的數據規模可能會產生截然不同的效果，需要根據具體情況選擇適合的數據正態化方法。

總之，Python在數據處理方面的強大功能和豐富的庫資源，為數據科學、機器學習等領域的從業者們提供了極大的便利。在Python編程的過程中，如果需要數據正態化，我們可以使用scikit-learn庫中的normalize函數輕松實現。