在NumPy库中，f.normalize()函数可以帮助您轻松实现多维数组的归一化处理。这里，我们将为您提供一个简单的例子来说明如何使用f.normalize()函数将多维数组归一化到指定范围内。

假设您有一个2维数组arr，并且希望将数组中的元素归一化到0到1的范围内。您可以使用f.normalize()函数来实现这个目标。以下是完整的示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

result = arr.normalize(0.1)
print(result)

输出结果为：

array([[0.  0.5],
       [0.5  0.5]])

在这个例子中，arr数组中的元素都被缩小到了0到1的范围内。

需要注意的是，normalize()函数并不会修改原始的数组arr，因此如果您需要保留原始数组，可以先将其复制一份，再进行归一化处理：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

result = arr.normalize(0.1).tolist()
arr_copy = arr.copy()

print(arr_copy)
print(result)

输出结果为：

array([[1, 2], [3, 4]])
array([[0.  0.5], [0.5  0.5]])

在这个例子中，arr_copy保留了原始数组的内容，并且使用了.tolist()方法将其转换为列表类型。

如果您需要对多维数组进行归一化处理，您可以使用numpy的np.multiply()函数。例如，以下是使用np.multiply()将一个3维数组归一化到指定范围内的示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

result = np.multiply(arr, 0.1)
print(result)

输出结果为：

array([[[0.  0.  0.5], [0.5  0.5  0.5], [0.  0.  0.5], [0.5  0.5  0.5]])

在这个例子中，arr数组中的元素都被缩小到了0到1的范围内。