Python是一種流行的編程語言，被廣泛應用于數據科學和機器學習領域。方差和標準差是統計中常用的兩個重要概念，Python中有很多庫可以幫助我們計算它們。

# 導入庫
import numpy as np
# 創建一個具有隨機數據的數組
data = np.array([3, 5, 7, 9, 11])
# 計算方差
variance = np.var(data)
print("方差：", variance)
# 計算標準差
standard_deviation = np.std(data)
print("標準差：", standard_deviation)

上面的代碼使用了NumPy庫。NumPy是Python的一個科學計算庫，提供了許多用于數組操作和線性代數的函數。在上面的代碼中，我們創建了一個具有隨機數據的數組，并使用np.var和np.std函數計算了方差和標準差。

方差是測量樣本數據分散程度的指標。一個較小的方差表示樣本數據較接近平均值，而一個較大的方差說明樣本數據的分散程度更大。標準差是方差的平方根，也是測量樣本數據分散程度的指標。

在數據科學和機器學習領域中，方差和標準差通常被用來評估模型性能和預測誤差。因此，掌握Python中計算方差和標準差的方法是非常重要的。