标准化函数是用于将数据转换为具有标准正态分布的函数。在Python中，可以使用sklearn库中的StandardScaler类来实现标准化。

下面是一个使用StandardScaler进行标准化的代码示例：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 创建一个示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

# 创建StandardScaler对象
scaler = StandardScaler()

# 用数据拟合scaler对象，并进行标准化
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 打印标准化后的数据
print(scaled_data)

运行以上代码，输出为：

[[-1.22474487 -1.22474487 -1.22474487]
 [ 0.          0.          0.        ]
 [ 1.22474487  1.22474487  1.22474487]]

可以看到，标准化后的数据具有均值为0，标准差为1的分布。