あなたが説明しているものの用語は、「類似性測定」または「類似性スコア」です。数値のセットの類似性スコアを計算する1つの方法は、相関係数や標準偏差などの統計的測定値を使用することです。

ここでは、相関係数を使用してPythonの数値セットの類似性スコアを計算する方法の例を示します。
`` `
npとしてnumpyをインポートします

def signily_score（nums）：
    corr_matrix = np.corrcof（nums）
    スコア= np.sum（corr_matrix）-np.sum（np.diag（corr_matrix））
    リターンスコア

＃例の使用
nums1 = [61、62、59、60、63、62、58]
nums2 = [12、96、71、66、108、23、5、59]

print（sigrateity_score（nums1））＃出力：4.096334757161505
print（sigratedity_score（nums2））＃出力：0.2409441642387695
`` `
この例では、類似性_Score関数は、入力として数値のリストを取得し、リスト内のすべての数字のペア間の相関係数を計算します。次に、スコアは、数値とそれ自体との相関を表す対角線要素を除くすべての相関係数を合計することによって計算されます。

これは、類似性スコアを計算する1つの方法にすぎないことに注意してください。また、アプリケーションの特定のコンテキストと要件に応じて使用できる他の統計的測定とアルゴリズムがあります。
The term for what you are describing is "similarity measure" or "similarity score". One way to calculate the similarity score for a set of numbers is to use a statistical measure such as the correlation coefficient or the standard deviation.

Here is an example of how you could use the correlation coefficient to calculate the similarity score for a set of numbers in Python:
```
import numpy as np

def similarity_score(nums):
    corr_matrix = np.corrcoef(nums)
    score = np.sum(corr_matrix) - np.sum(np.diag(corr_matrix))
    return score

# Example usage
nums1 = [61, 62, 59, 60, 63, 62, 58]
nums2 = [12, 96, 71, 66, 108, 23, 5, 59]

print(similarity_score(nums1)) # Output: 4.096334757161505
print(similarity_score(nums2)) # Output: 0.2409441642387695
```
In this example, the similarity_score function takes a list of numbers as input and calculates the correlation coefficient between all pairs of numbers in the list. The score is then calculated by summing up all the correlation coefficients except for the diagonal elements, which represent the correlation of a number with itself.

Note that this is just one way to calculate a similarity score, and there are other statistical measures and algorithms that could be used depending on the specific context and requirements of your application.