numpy库是标准库吗360评估数据中的极差标准差和方差在统计学中，"极差"（range）、"标准差"（standard deviation）和"方差"（variance）是描述数据分布和离散程度的常用指标。这些指标可以用来衡量数据的变异程度。
1. 极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差异。计算公式为：Range=max(data)−min(data)Range=max(data)−min(data)
2. 标准差（Standard Deviation）：标准差衡量数据集中各数据点与均值之间的平均偏离程度。标准差越大，数据的分布越分散。
计算公式为：其中，σ 是标准差，N 是样本数量， Xi 是每个数据点，μ 是均值。
3. 方差（Variance）：方差是标准差的平方。计算公式为：
下面是使用Python中NumPy库计算极差、标准差和方差的例子：import numpy as np
# 示例数据
data = np.array([12, 15, 18, 22, 25, 28, 32, 35, 40])
# 极差
data_range = np.max(data) - np.min(data)
# 标准差
std_deviation = np.std(data)
# 方差
variance = np.var(data)
# 输出结果
print("Range:", data_range)
print("Standard Deviation:", std_deviation)
print("Variance:", variance)
请注意，标准差和方差使用样本标准差和样本方差的计算方式。如果你有整个数据集的数据，而不是样本数据，可以使用 ddof=0 参数来进行总体标准差和总体方差的计算。