如何对多维矩阵进行归一化（基于numpy）

import numpy as np
# 通过文件加载
matrix = np.load("xx.npy")
# 随机生成一个2x3x4维度的1到100的随机矩阵
X = np.random.randint(1,100,(2,3,4))

means = np.mean(X,axis=(0,2)) #计算均值，先计算第0维度的，后计算第2维度的，得到一个shape为3,的矩阵
stds = np.std(X,axis = (0,2)) #计算方差，得到一个shape为3,的矩阵
means = means.reshape(1,-1,1) #转换为和X相同维度的矩阵，此时reshape后的矩阵维度为(1,3,1)
stds = sttds.reshape(1,-1,1)  #同上
X = (X-means)/stds