human
私は、各数値がセット内の他のすべての数値と比較してどの程度類似しているかを計算する方法を探しています。これが例です：
`[61、62、59、60、63、62、58]`には高い「類似性スコア」があり、「12、96、71、66、108、23、5、59] `低「類似性スコア」。

これの用語はありますか、そしてそれをどのように計算しますか？
gpt
あなたが探している用語は、「標準偏差」、値のセット間の分散の尺度です。

標準偏差を見つける

1.平均を見つけます。
2.各データポイントについて、平均までの距離の正方形を見つけます。
3.ステップ2の値を合計します。
4.データポイントの数で除算します。
5.平方根を取ります。

ジュリアの1Dアレイの標準偏差を計算するには：

「ジュリア
n = std（[61、62、59、60、63、62、58]）
`` `
human
数字のセットの標準偏差を計算してから、最初のプロンプトから2つの数字を使用してそのプログラムへの呼び出しを生成する簡単なPythonプログラムを教えてください。
gpt
確かに、しかし、ホイールを再発明する代わりに、numpyパッケージから最適化された標準偏差関数を使用しましょう。

`` python
npとしてnumpyをインポートします

stdev1 = np.std（np.array（[61、62、59、60、63、62、58]））
stdev2 = np.std（np.array（[12、96、71、66、108、23、5、59]））

`` `
human
平均を計算するにはどうすればよいですか？numpyで例を挙げていただけませんか？