Python中樣本平均差是一種計算離差的方法，用于衡量一組數據的分散程度。它是將每個數據值與平均值之差的絕對值加起來，并除以樣本數所得到的值。

def sample_mean_deviation(data):
mean = sum(data) / len(data)
deviation = sum(abs(i - mean) for i in data) / len(data)
return deviation
# 測試代碼
sample_data = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sample_mean_deviation(sample_data))
# 輸出結果為 1.2

以上代碼定義了一個名為sample_mean_deviation的函數，它接受一個數據列表作為參數，并返回該數據列表的樣本平均差。首先計算數據列表的平均值mean，然后通過循環計算每個數據值與平均值之差的絕對值并加起來，最后除以樣本數得到樣本平均差deviation。

使用樣本平均差可以幫助我們了解數據的散布情況，進而對數據進行分析和處理，例如尋找異常值，進行數據預處理等。