在SciPy中，可以使用scipy.stats.zscore()函數對數據進行標準化處理，即將數據按照均值為0，標準差為1進行標準化。另外，也可以使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler對數據進行歸一化處理，即將數據縮放到指定的最小值和最大值范圍內。
標準化處理示例代碼如下：
import numpy as np
from scipy import stats
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
standardized_data = stats.zscore(data)
print(standardized_data)
歸一化處理示例代碼如下：
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
scaler = MinMaxScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(data)
print(normalized_data)
需要根據具體的數據和需求來選擇標準化或歸一化處理方法。
