实验组之间的结果标准化

在进行实验组之间的结果标准化时，可以使用Python的numpy库来进行计算和处理。下面是一个使用numpy进行实验组结果标准化的代码示例：

import numpy as np

# 假设有两个实验组的结果数据
group1_data = [10, 12, 15, 18, 20]
group2_data = [8, 10, 12, 14, 16]

# 将实验组数据转换为numpy数组
group1_array = np.array(group1_data)
group2_array = np.array(group2_data)

# 计算实验组数据的均值和标准差
group1_mean = np.mean(group1_array)
group1_std = np.std(group1_array)

group2_mean = np.mean(group2_array)
group2_std = np.std(group2_array)

# 对实验组数据进行标准化处理
group1_standardized = (group1_array - group1_mean) / group1_std
group2_standardized = (group2_array - group2_mean) / group2_std

# 输出标准化后的实验组数据
print("Group 1 standardized data: ", group1_standardized)
print("Group 2 standardized data: ", group2_standardized)

运行以上代码，将得到实验组数据的标准化结果。标准化后的数据具有相同的均值为0和标准差为1，可以方便地进行比较和分析。