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Python中评估数据分散程度的常用方法包括方差、标准差和变异系数。

1. 方差（Variance）是一组数据离均值的差平方和除以样本个数，表示数据分散程度的大小。

公式：$Var=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2$

示例代码：

python
import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = np.var(data)
print(variance) # 输出: 2.0


2. 标准差（Standard Deviation）是方差的算术平方根，表示数据偏离均值的平均程度。标准差越大，说明数据越分散。

公式：$SD=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}$

示例代码：

python
import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]
sd = np.std(data)
print(sd) # 输出: 1.41421356


3. 变异系数（Coefficient of Variation）是标准差除以均值，用来比较不同数据集的相对变异程度。变异系数越小，说明不同数据集的相对分散程度越接近。

公式：$CV=\frac{SD}{\bar{x}}$

示例代码：

python
import numpy as np

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [10, 20, 30, 40, 50]

cv1 = np.std(data1) / np.mean(data1)
cv2 = np.std(data2) / np.mean(data2)

print(cv1) # 输出: 0.47140452
print(cv2) # 输出: 0.47140452


上述示例代码中，数据集data1和data2具有相同的标准差，但是由于data2的均值比data1大10倍，因此它的变异系数更小，说明其分散程度相对更小。