最近需要画一个networkx图，其中边的权重来决定线的粗细。原本数据相差特别大，这就导致有的线很粗有的超级细。
于是我们想把一组数据，映射到另一组，使得它们差距小一点。
这个里面其实有很多方法，比如归一化，将一个区间数据映射到另外一区间等等。
我的问题其实可以用比较简单的方式就可以解决：
A = [1,2,3,4,5,6,20,30,100]
B = []
temp_max = max(temp)
temp_min = min(temp)
for ele in A:
B.append(round(10*(ele-temp_min/4)/(temp_max-temp_min),2))
这里面有两个参数我们需要关注，
第一个就是前面乘数10，其实它是来调控，我们需要将数据放大到多大，比如最大的数据在10三次方量级，那我们就乘以1000.
另一个就是temp_min的除数4，它来调控数据的差距调多大，如果想最大的数和最小的差距小一点，那我们就调大这个除数。
当然这两个参数的作用其实是不纯粹的，所以上面的这种方法其实是一种数据缩放的简化操作。