标准化稀疏矩阵可以使用sklearn库中的StandardScaler类实现，具体方法如下：

1. 读取稀疏矩阵数据。

from scipy.sparse import csr_matrix
data = ...  # 读取稀疏矩阵数据
sparse_matrix = csr_matrix(data)

2. 对稀疏矩阵执行标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_matrix = scaler.fit_transform(sparse_matrix)

StandardScaler会计算每个特征的均值和方差，然后对稀疏矩阵的每个特征（每一列）进行标准化，使得每个特征的平均值为0，方差为1。由于稀疏矩阵的特殊性，标准化时需要考虑如何处理稀疏矩阵中的0值。在sklearn中，StandardScaler默认会将稀疏矩阵转换为密集矩阵进行标准化，然后再转换回稀疏矩阵。这种做法虽然能够正常工作，但会占用较大的内存，不适用于非常大的稀疏矩阵。如果需要处理大规模稀疏矩阵，建议使用sklearn库中提供的专门针对稀疏数据的缩放器类MaxAbsScaler、QuantileTransformer和RobustScaler。