给我写一段具有类差异约束的归一化流的代码

假设我们有一个数据集，其中有两个特征，分别为x1和x2。我们想要对这个数据集进行归一化处理，但是在进行归一化的过程中，我们希望x1和x2的取值范围是不同的。具体来说，我们希望x1的取值范围在[0,1]之间，而x2的取值范围在[0,100]之间。

为了实现这个约束，我们可以先对x1进行线性归一化，然后对x2进行分段线性归一化。具体的代码如下所示：

import numpy as np

def normalize(data):
    # 线性归一化x1
    data[:, 0] = (data[:, 0] - np.min(data[:, 0])) / (np.max(data[:, 0]) - np.min(data[:, 0]))
    
    # 分段线性归一化x2
    data[:, 1] = np.where(data[:, 1] <= 50, data[:, 1]/50, (data[:, 1]-50)/50 + 1)
    
    return data

在这个代码中，我们首先使用np.min和np.max函数计算出x1的最小值和最大值，然后使用线性归一化的公式将x1归一化到[0,1]之间。对于x2，我们使用np.where函数将小于等于50的值归一化到[0,1]之间，大于50的值则使用另一个线性函数进行归一化。这样就能够满足x1和x2的不同取值范围的需求了。