Чтобы найти дисперсию и стандартное отклонение списка чисел в Python, вы можете использовать различные методы. Вот несколько примеров:

Метод 1. Использование модуля статистики

import statistics
data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = statistics.variance(data)
standard_deviation = statistics.stdev(data)
print("Variance:", variance)
print("Standard Deviation:", standard_deviation)

Метод 2: использование NumPy

import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
variance = np.var(data)
standard_deviation = np.std(data)
print("Variance:", variance)
print("Standard Deviation:", standard_deviation)

Метод 3: расчет вручную

data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = sum(data) / len(data)
variance = sum((x - mean)  2 for x in data) / len(data)
standard_deviation = variance  0.5
print("Variance:", variance)
print("Standard Deviation:", standard_deviation)

Эти методы рассчитывают дисперсию и стандартное отклонение, используя разные подходы. Метод 1 основан на встроенном модуле statisticsв Python, а метод 2 использует мощную библиотеку числовых вычислений NumPy. Метод 3 демонстрирует расчет вручную с использованием основных операций Python.