Python代码解析：使用NumPy和SciPy对特征矩阵进行标准化

这段代码使用NumPy和SciPy库对特征矩阵进行标准化处理，具体步骤如下：

1. 计算每个样本的特征值之和，得到一个长度为样本数的一维数组'rowsum'，即行求和。

rowsum = np.array(features.sum(1))

2. 将'rowsum'数组中的每个元素取其倒数，得到一个长度为样本数的一维数组'r_inv'，即对每个元素取倒数。

r_inv = np.power(rowsum, -1).flatten()

3. 将'r_inv'数组中的无穷大元素（即原特征矩阵中某些行的特征值之和为0）置为0。

r_inv[np.isinf(r_inv)] = 0

4. 将'r_inv'数组转化为对角线矩阵'r_mat_inv'。

r_mat_inv = sp.diags(r_inv)

5. 将原特征矩阵'features'左乘'r_mat_inv'矩阵，得到标准化后的特征矩阵。这一步的目的是将每个样本的特征值除以其特征值之和，从而得到该样本在所有特征上的相对权重。

features = r_mat_inv.dot(features)

通过以上步骤，代码对特征矩阵进行了标准化处理，使得每个样本的特征值都反映了该样本在所有特征上的相对权重。