{"conversations": [{"from": "user", "value": "Escriviu una funci\u00f3 python que fa la normalitzaci\u00f3 min- max amb valors proporcionats per a min i m\u00e0x. Tingueu present que els valors proporcionats poden ser opcionals. Manega tots els casos de vora i usa el n\u00famero pyp."}, {"from": "assistant", "value": "Els valors m\u00ednims de normalitzaci\u00f3 per a ajustar- se dins d' un interval espec\u00edfic, normalment 0 - 1. En aquest cas assumirem que estem recallant a un interval de 0 - 1. El valor m\u00e9s baix es transformar\u00e0 a 0, el valor m\u00e9s alt a 1, i tots els valors en entre es transformaran en un nombre entre 0 i 1. Faltables es poden representar en n\u00fameros a mida que s' ha \"no un n\u00famero.\" Per a gestionar aquest cas, ignorar\u00e0 tots els valors de l' apnxendatexa_ cups i passa a trav\u00e9s de la vora com ara les dades proporcionades fora dels valors m\u00ednims i 1. cupsypypyplop_ mind\" com a m\u00ednims. Pocs (nompt), si no hi ha cap tipus de dades max_ format m\u00e0x. # npnex_ format_ format_ cups_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ cups. # nmax, si no s' ha cap de last\\\\ xpn_ format normal. # nm_ cups_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format_ format\\\\ x\\\\ x\\\\ 0: 1. 0: 1. 0 si no s' ha cap."}, {"from": "user", "value": "Com modificar\u00edeu aquesta funci\u00f3 per a manejar casos de vora on els valors m\u00ednims i m\u00e0xims s\u00f3n iguals?"}, {"from": "assistant", "value": ""}]}