归一化是在数据预处理时经常需要用到的技术之一，即将数据按比例缩放，值域落在 [0,1] 区间内，使之更适合进行算法计算。Python中的 sklearn 库提供了多种归一化方法，下面我们将介绍三种常见的归一化算法的实现方式。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler
# 定义数据源
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler()  # 定义MinMaxScaler对象 
data_scaled = scaler.fit_transform(data)  # 进行归一化转换
print("MinMaxScaler 归一化结果：\n", data_scaled)
scaler = StandardScaler()  # 定义StandardScaler对象 
data_scaled = scaler.fit_transform(data)  # 进行标准化转换
print("StandardScaler 归一化结果：\n", data_scaled)
scaler = RobustScaler()  # 定义RobustScaler对象 
data_scaled = scaler.fit_transform(data)  # 进行鲁棒性归一化转换
print("RobustScaler 归一化结果：\n", data_scaled)

代码中我们选用了三种不同的归一化算法，分别是 MinMaxScaler、StandardScaler 和 RobustScaler。其中 MinMaxScaler 是将数据全部映射到 [0, 1] 区间内，StandardScaler 是将数据变成均值为0，标准差为1的正态分布，而 RobustScaler 则是使用四分位数法，使得数据更具有鲁棒性，能够有效地应对数据中含有异常值的情况。

归一化是一种用于提高数据质量的重要技巧，能够有效地避免数据偏差或缩放问题，提升算法的准确度。Python的 sklearn 库中提供了多种归一化转换，我们可以结合实际情况的需求选择最适合的归一化算法。