Python 如何实现光谱图的标准化

我正在通过频谱图训练CNN。 我读过一篇文章，上面说在向CNN播送之前，光谱图应该是标准化的。在internet上的一些教程中，它们以特征向量为标准

即：我的数据集中的每个样本由10个特征描述。因此，训练集是[n，10]，它们将在[n，0]、[n，1]等中标准化

但我在一些讲座中看到，他们规范化了所有元素的光谱图（计算所有元素的平均值和标准差，而不仅仅是一行）

也就是说：如果谱图有nxm维，并且它们与我们使用的mxn矩阵中的每个元素标准化

我不知道什么技术是正确的，如何在多维数组（即RGB图像、RGBA图像等）中应用z分数进行规格化

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抱歉，如果我的问题有语法错误，因为我的英语不好。

z-score标准化或特征标准化应该针对特征进行，这意味着对所有特征分别进行。假设你有一个8通道的eeg信号，你的特征是每个通道中所有数据的方差和均方根。所以有两个特征向量，有8个元素，它们的值范围不同。因此，将这两个向量分别用各自的平均值和标准值进行归一化是合理的