在进行PCA之前，通常需要对数据进行标准化处理，确保各个变量在相似的比例下进行比较。一般来说，我们可以使用标准化方法将数据转换为标准正态分布。具体做法是通过减去变量的均值，并除以其标准差来实现。

代码示例：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

# 创建示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用StandardScaler进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)

# 进行PCA降维分析
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_std)

在上述代码中，我们首先导入numpy、sklearn.preprocessing以及sklearn.decomposition库。接着，我们创建一个示例数据X，然后使用StandardScaler进行标准化处理，将变量转换为标准正态分布。最后，我们使用PCA进行降维分析，设定n_components=2，表示最终输出2个特征。这样，我们就完成了标准化和PCA降维分析的过程。