Python是一種動態的編程語言，其在數據分析、機器學習、人工智能等領域應用廣泛， 標準化處理是數據預處理的一部分，可以使不同指標的數據處于同一數量級，以便于后續的計算和分析。Python提供了多種標準化方法，下面我們來介紹其中的兩種：

1. Z-score標準化

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = StandardScaler()
result = scaler.fit_transform(data)
print(result)

其中，np.array創建數據，StandardScaler是標準化的工具，fit_transform方法可以對數據進行標準化處理，結果保存在result中，最后通過print函數輸出結果。

2. Min-max標準化

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
scaler = MinMaxScaler()
result = scaler.fit_transform(data)
print(result)

與Z-score標準化類似，這里也是先創建數據，然后使用MinMaxScaler對數據進行標準化處理，結果保存在result中，最后通過print函數輸出結果。

總之，Python提供了多種標準化方法，可以根據不同的場景選擇合適的標準化方式。標準化處理能夠有效提升模型預測精度，是機器學習和數據分析中不可或缺的一環。