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实验一 径向分布函数、角度分布函数电子云图形的绘制一、实验目的1．绘制波函数及其各种分布以及电子云的图像，观察各种函数的分布情况。
2．了解计算机绘图方法。
二、实验原理1．程序原理：本程序可绘制类氢原子的径向分布函数，角度分布函数及原子轨道、杂化轨道和分子轨道等电子几率密度图，绘制过程中的各函数形式列于下列各表中。
式中 ，n 为主量子数，=0.0529nm ，为波尔半径， Z 是有效核电荷，由Slater 规则计算得到的周期表中前四个周期元素的有效核电荷列于表1.1中，下面简要叙述对各类图形的处理方案。
①径向分布函数图：径向分布函数D(r)=r 2R 2(r)反映了电子的几率随半径r 的分布情况， D(r)dr 代表半径r 到r+dr 两个球壳夹层内找到电子的几率。
其中R(r)为类氢原子的径向函数，本程序所采用的径向函数R(r)分别列于表2－2中。
②角度分布函数图：的角度部分 以及角度分布函数 表示同一球面不同方向上 或 的相对大小，本程序所采用的角度函数分别列于表3－3中。
02na Zr=ρ0a ),,(φθψr nlm ),(φθψlm ),(2φθψlm ),,(φθψr nlm ),,(2φθψr nlm ),(φθψlm322232,),(,,,,spd sp yzxzzzz YY fffpp 角度分布图是画的X-Z 平面的截面图，其余角度分布图都是画的X-Y 平面的截面图。
角度分布函数图中，凡轨道形状相同，而仅方向不同者，则仅绘出一个图形作为代表。
③等电子几率密度图：2),,(φθψr 称为电子几率密度函数，它描述在该轨道中的电子在三维空间的分布情况，为了在平面上表示出这种分布往往采用某一切面上的等值面图，程序按指定的轨道在该切面上逐点计算2ψ的值，及找出2maxψ的最大值，求出相对几率密度2max2/ψψ=P ，该值在X-Y 平面上是位置坐标(x,y)的函数(对于23z d 轨道是在X-Z 平面)，绘图时不是将取值相同的点连成曲线，而是打印一系列符号表示相对几率密度的分布区域。
径向分布函数与分子间的作用力
径向分布函数是描述分子在空间中分布的一种方法。
它是指在给定半径范围内分子的概率密度分布。
径向分布函数可以通过实验或计算获得，通常是通过光散射、中子散射或分子动力学模拟等技术获得。
分子间的作用力是导致分子在空间中分布的原因。
它包括各种力，如范德华力、静电力、共价键力等。
这些力的大小和方向取决于分子之间的相互作用。
在化学反应和物理过程中，了解分子间作用力对分子行为和结构的影响非常重要。
径向分布函数和分子间作用力之间存在密切的关系。
通过分析径向分布函数，可以揭示分子间作用力的性质和趋势。
例如，如果在一定半径范围内的径向分布函数值很高，则意味着分子之间的相互作用很强。
这可能是由于范德华力或共价键力等作用力引起的。
因此，研究径向分布函数和分子间作用力的相互关系，可以增进我们对分子行为和结构的理解，有助于设计新的材料和制定更有效的化学反应方案。
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径向基函数求导
径向基函数是一种常用的数学工具，用于描述空间中的数据分布和模式识别问题。
它在机器学习、图像处理、信号处理等领域都有广泛的应用。
在机器学习中，径向基函数常用于解决非线性分类和回归问题。
它通过将输入数据映射到高维特征空间中，从而使原本线性不可分的问题变得线性可分。
这种映射的方式通常是通过选择合适的核函数来实现的。
常见的核函数有高斯核函数、多项式核函数等。
高斯核函数是一种常用的径向基函数，它的表达式为：
K(x, x') = exp(-γ ||x - x'||^2)
其中，x和x'是输入数据的特征向量，||.||表示向量的范数，γ是高斯核函数的参数。
高斯核函数的特点是在输入数据的特征空间中呈现出以x为中心的径向对称性。
使用高斯核函数可以将输入数据映射到无穷维的特征空间中，从而实现非线性分类和回归。
在这个特征空间中，数据的分布形式更加复杂，可以更好地拟合非线性关系。
同时，高斯核函数具有平滑性，可以有效地抑制噪声和异常值的影响。
径向基函数的求导问题是一个常见的研究方向。
对于高斯核函数来说，它的求导可以通过链式法则和导数的定义来进行推导。
具体的推导过程可以参考相关的数学教材和论文。
径向基函数是一种重要的数学工具，它在机器学习和模式识别中有广泛的应用。
通过选择合适的核函数，可以将非线性问题转化为线性可分的问题，从而提高模型的拟合能力和泛化能力。
径向基函数的求导问题是一个重要的研究方向，对于理解和优化径向基函数模型具有重要的意义。
第18卷第1期 青 岛 化 工 学 院 学 报Jour nal of Qingdao Institute of C hemical T echnology Vo1.18No.11997收稿日期:1996-02-02径向分布函数法关联过量焓 方晨昭 王武谦 (青岛化工学院,青岛266042) (浙江大学化工系,杭州310027) 摘 要:通过求解PY 积分方程,得到了Sutherland 位能模型径向分布函数式。
由纯物质的蒸发热数据确定位能模型参数,采用二次型混合法则,将导出的径向分布函数和上述参数关联了二元物系的过量焓。
关联过程引入两个相互作用参数。
计算结果优于局部组成模型。
关键词:Sutherland 位能模型;径向分布函数;蒸发热;过量焓 中图法分类号:O 642.40 引言径向分布函数是研究流体性质的基本内容之一。
原则上,确定了径向分布函数,就可以求出流体的热力学性质。
困难在于径向分布函数的求取。
求解径向分布函数,目前主要有两种方法:定标粒子理论法和积分方程法。
积分方程法又可分为二类,第一类方法有:Kirkw ood 方程和YBG 方程法;第二类有:PY 方程和HNC 方程法。
前人的研究结果表明[1,2,3],积分方程法中以第二类方法较优,其中的PY 方程又以其简单而精度高得到广泛关注和应用。
60年代中期T hiele [4]首先求出硬球势PY 方程的解析解;90年代初吴速芳[5]求得了方阱位能模型的解析解;而其它研究工作的结果一般均为数值解。
关于数值解,Barker 和Hender-son [4]有较详细的评述。
到目前为止,硬球势和方陷井的径向分布函数已得解析解,其它更近似的位能摸型径向分布函数解析解尚未见报导。
作者针对Sutherland 位能模型,通过数学上的适当简化,得到PY 方程的解析式。
1 径向分析函数g (r )的求解 按Sutherland 位能模型的假设,分子是具有直径为 的硬球,分子间距不得小于 。
python计算径向分布函数的代码Python是一种功能强大的编程语言，拥有广泛的应用领域。
其中一个重要的应用领域是科学计算和数据分析。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python计算径向分布函数（Radial Distribution Function，简称RDF）。
径向分布函数是描述分子或原子之间距离分布的函数。
它可以用于研究固体的结构、液体的密度分布以及气体的分子运动等。
径向分布函数的计算方法相对简单，但对于大量的原子或分子数据，手动计算是不现实的。
因此，使用Python编写计算径向分布函数的代码是非常有必要的。
我们需要明确计算径向分布函数的原理。
给定一组原子的坐标，径向分布函数描述了不同距离范围内的原子对数密度。
具体来说，径向分布函数表示了每个距离范围内原子对数密度的变化情况。
通过计算不同距离范围内的原子对数密度，并将其归一化，我们可以得到径向分布函数。
在Python中，我们可以使用numpy和matplotlib等库来计算和绘制径向分布函数。
首先，我们需要将原子的坐标数据导入到Python中。
可以使用pandas库来读取和处理数据文件，以便我们能够方便地进行后续的计算和分析。
接下来，我们需要计算不同距离范围内的原子对数密度。
可以使用numpy库中的函数来计算两个原子之间的距离，并将其分为不同的距离范围。
然后，我们可以使用numpy的histogram函数来计算每个距离范围内的原子对数密度。
一旦我们计算出了不同距离范围内的原子对数密度，我们可以对其进行归一化。
通过除以总原子数和体积元素，我们可以得到每个距离范围内的归一化原子对数密度。
我们可以使用matplotlib库来绘制径向分布函数的图形。
通过将距离范围作为x轴，归一化原子对数密度作为y轴，我们可以得到一个描述原子之间距离分布的曲线图。
在实际的应用中，我们可能会遇到一些问题。
例如，如何选择合适的距离范围和间隔，以便得到准确的径向分布函数。
径向函数的积分公式及其应用陈建亮（东海科学技术学院数理与信息系，浙江舟山 316004）[摘要]：径向函数是一种非常特殊的函数，具有本质上的一维性，通过径向映射将任意高维问题转化为一维问题，从而高维问题处理中的繁琐、冗长的计算得到避免．基于球坐标变换和球面面积公式（用Gamma函数表示），本论文推出径向函数的积分公式，利用该公式得到了一些多重积分问题的简单计算方法．[关键字]：径向函数；球坐标变换；积分公式The Radial Function Integral Formula andIts ApplicationChen Jianliang(Donghai Science & Technology School, Department of Mathematics，Physics and Information,Zhoushan Zhejiang 316004)[Abstract]:Radial function is a very special function, with the one-dimensional nature. By radial mapping,the high-dimensional problem are transformed to one-dimensional problem such that the cumbersome and lengthy calculations in high-dimensional problem are avoided. Based on the spherical coordinate transformation and the formula for area of sphere (using that Gamma function), this paper introduced the radial function integral formula. By using this formula, some of the high-dimensional integral problem are simplified.[Keyword]: Radial function; Spherical Coordinate Transformation; Integral formula;1. 前言重积分的具体计算十分繁琐，数学分析中，直至大型的工程计算中都会涉及到大量的重积分的具体计算，因此简化积分是十分必要的．重积分的具体计算除了跟函数的具体表现形式有密切关系之外还与积分区域的形状存在紧密关系，基于此，产生了各种积分变量变换方法，例如：极坐标变换，球坐标变换，柱坐标变换等．本文在Lebesgue 测度和积分的意义下研究径向函数的积分，基于球坐标变换和球面面积公式（用Gamma 函数表示），本论文推出径向函数的积分公式．利用该公式得到了一些多重积分问题的简单计算方法．由于Riemann 可积的函数必定Lebesgue 可积，因此在Lebesgue 积分意义下研究Riemann 积分是有意义的．所以数学分析中的许多重积分问题可以利用公式加以简化，具体见例子：计算221Dd I x yσ=--⎰⎰其中D 为圆域：221x y +≤外测度和外测度构成了Lebesgue 积分的测度，由于外测度和内测度具有次可加性和距离可加性，因此是可测集．对于定义在可测集上的函数()f x ，若对于任意的实数t ，点集是可测集，则()f x 是E 上的可测函数，因此()f x 在E 上Lebesgue 可积．在径向函数中利用积分变换，进行球坐标变换并求出球面面积公式，从而得出径向函数的积分公式的积分公式．由于221Dd I x yσ=--⎰⎰Riemann 可积，由Riemann 可积则Lebesgue 可积，所以221Dd I x yσ=--⎰⎰Lebesgue 可积，因此根据径向函数积分公式得出2I π=．2.Lebesgue 测度与积分2.1 Lebesgue 测度定义 2.1.1[1]设E 是nR 中一点集，1I ,2I ,… ,n I ,…是nR 中一列开长方体，且1n n E I ∞=⊆ ，则1n n I ∞=∑确定一个非负的数a (或+∞)，所有这样的数a 组成的数集显然是下方有界的，因此有下确界，则称此下确界为E 的外测度，记作*1inf nn m E I ∞=⎧⎫=⎨⎬⎩⎭∑ 外测度有下列四个基本性质：（1）非负性：*0m E ≤≤+∞；E φ=，则有*0m E =； （2）单调性：如果A B ⊇,则**m A m B ≥；（3）次可加性**11n n n n m A m A ∞∞==⎛⎫≤ ⎪⎝⎭∑（4）若A 、B 之间的距离(),0A B ρ>.则 ()***mA B m A m B =+定义2.1.2[1] 设E 是nR 中一点集，I 是包含R 的长方体：1I ,2I ,… ,n I ,…是nR 中一列开长方体，且1nn I E I∞=-⊆，则称此上确界为E 的内测度，记作*1inf nn m E I I ∞=⎧⎫=-⎨⎬⎩⎭∑ 由内测度的定义可知：（1）因为1n n I I ∞=⎧⎫-⎨⎬⎩⎭∑得上确界是对所有包含I-E 的开长方体{n I }取得的，且显然1nn I∞=∑的值越小，1nn I I∞=-∑的值越大．所以有()**11sup inf nn n n m E I I I I I m I E ∞∞==⎧⎫⎧⎫=-=-=--⎨⎬⎨⎬⎩⎭⎩⎭∑∑ (2)内测度也具有和外测度基本相应的一些简单性质．定义2.1.3[1] 设E 是nR 的有界集，若**m E m E =，则称E 为有界可测集此时并称E的外测度值（或内测度集值）为E 的测度，记作**mE m E m E ==定义2.1.4 设E 是无界点集，若对任何长方体I ，E I 都是有界可测集，则称E 为无界可测集．有界和无界两种可测集统称为可测集．2.2 Lebesgue 积分定义2.2.1[3] 设()f x 是定义在可测集nE R ⊂上的广义实值函数．若对于任意的实数t ，点集(){}:x E f x t ∈>是可测集，则称()f x 是E 上的可测函数．定义2.2.2[3]设nE R ⊂是可测集，mE <∞,f : E R →是有界可测函数，(),A f x B x E <<∀∈在[],A B 之间插入分点01n A= y <y << y =B ,记()1k k k E E y f y -=≤<，即集合{}1:k k x E y f y -∈≤<,则k E 是可测集，k E 互不相交并且1nk k E E == ．做和数()s f =11nk k k y mE -=∑，并且记∆=()11max k k k ny y -≤≤-是此分划相邻点间距离的最大者，若11limnk k k k ymE -→=∑存在，则称f 在E 上Lebesgue 可积，称其值为f 的(L)积分,记为()()EL f x dm ⎰.为了简便通常记之为()Ef x dx ⎰.如果[]E=,a b ,则记为()()b aL f x dx ⎰.3．积分变换3.1积分换元公式引理3.1.1[3] 若E U ⊂是可测集，则 ()()()EmE J t dt ϕϕ=⎰证明：设E K Z = ．()0m Z =, 1ii K K∞==，其中每个i K 都是紧集且有()11,2,i i K K i +⊂= ，从而由()()()()()K Kf x dx f t J t dt ϕϕϕ=⎰⎰ ，()1f ≡可得()()()()()()lim i i m E m K m K ϕϕϕ→∞==()()limiK Ei J t dt J t dt ϕϕ→∞==⎰⎰．定理3.1.1(积分换元公式) [1]设()f x 是V 上的可测函数，我们有 (ⅰ)()f t ϕ⎡⎤⎣⎦是U 上的可测函数； (ⅱ)()f L V ∈,当且仅当()()()|ft J t ϕϕ是U 上的可积函数；(ⅲ)若()f L V ∈或()0f x ≥，则()()()()||VUf x dx f t J t dt ϕϕ=⎰⎰证明：（i ）的证明是简明的。
均方位移与径向分布函数
均方位移和径向分布函数是在物理学和化学领域中常用的概念，用于描述粒子在物质内部运动的特性和分布情况。
我们先来看看均
方位移（mean square displacement，MSD）的概念。
均方位移是描述粒子在物质中运动的平均距离平方随时间的变化。
它是一种统计物理学中的概念，通常用于描述液体或固体中的
分子或原子在时间t内的平均位移的平方。
均方位移可以通过实验
或者模拟计算得到，可以帮助我们了解粒子在物质中的扩散行为以
及物质的性质。
而径向分布函数（radial distribution function，RDF）则是
描述粒子在物质中的分布情况的函数。
它表示了在给定距离下粒子
的密度，即在距离r处找到另一粒子的概率。
径向分布函数在凝聚
态物理学中有广泛的应用，可以用来表征原子或分子在固体或液体
中的排列方式，以及物质的结构和相互作用。
这两个概念在研究物质的性质和行为时起着重要作用。
均方位
移提供了关于粒子扩散和运动方式的信息，而径向分布函数则提供
了关于粒子在物质中分布和相互作用的信息。
它们的应用涉及到材
料科学、化学、生物学等多个领域，对于理解和改进材料的性能以及研究分子运动和相互作用具有重要意义。
总的来说，均方位移和径向分布函数是描述物质内部粒子运动和分布的重要工具，通过它们可以深入了解物质的性质和行为，为相关领域的研究和应用提供重要参考。
第六章微扰理论式中，6.1 引言上章介绍了分布函数理论和积分方程方法，可以研究流体的结构和流体热力学性质。
但求解径向分布函数时，即使引入PY 近似和HNC 近似，但除了最简单的硬球系统外，往往得不到解析式，且计算复杂，从而影响了它的实际应用。
微扰理论方法是将位能Ep 的系统，看成Ep (0)—参考体系的位能Ep (1)—位能微扰项(0)(1)p p pE E E =+则实际体系的自由能、径向分布函数或其他性质，可微扰参考体系的相应性质展开为Taylor级数，它的一阶、二阶的微扰项只涉及位能微扰项和参考体系的径向分布函数。
如何选择参考体系呢？流体的微扰理论基于这样一个重要的事实：流体的结构主要决定于短程的斥力，见下图：图6-1. L-J 流体的径向分布函数与硬球流体的比较3.02.01.001.02.03.04.0L-J 流体硬球流体*/r r σ=g (r *)故工程上常取硬球流体作为参考体系。
微扰理论更精细的研究是考虑实际斥力的柔软性，即实际流体不像硬球那样，一旦∞接触，位能即变为，从而又发展了以软球流体作为参考体系的微扰理论。
6.2微扰理论的统计力学基础0(,)()()P u r u r u r λλ=+(1)将实际体系的分子对位能u (r ) 写作参考体系的位能u 0(r ) 和微扰部分u P (r ) 之和，即微扰理论的偶合参数(Coupling parameter) λ展开法：微扰理论主要应用到流体平衡性质的计算，利用微扰理论求出Helmholtz 自由能。
[]{}∫∑+−Λ=)()(exp !1)(03ij P ij N N N r u r u dr N Z λβλ当λ＝0，为参考系统，当λ＝1即为实际系统。
λ为偶合参数（0 ≤λ≤1）,则实际体系的配分函数为(2)(3)(4)11111...,...N N N dr dr dr dr dx dy dz dz ==Helmholtz Q 自由能为()ln ()N A kT Z λλ=−式(2)中，实际体系的内能为各个分子对的加和。
【转帖】径向分布函数程序与简单说明（⼩⽊⾍）径向分布函数g(r)代表了球壳内的平均数密度为离中⼼分⼦距离为r，体积为的球壳内的瞬时分⼦数。
具体参见李如⽣，《平衡和⾮平衡统计⼒学》科学出版社：1995CODE:SUBROUTINE GR(NSWITCH)IMPLICIT DOUBLE PRECISION(A-H,O-Z)PARAMETER(NM=40000,PI=3.141592653589793D0,NHIS=100)COMMON/LCS/X0(3,-2:2*NM),X(3,-2:2*NM,5),XIN(3,-2:2*NM),XX0(3,−2:2∗NM),XX(3,−2:2∗NM,5),XXIN(3,−2:2∗NM)COMMON/MOLEC/LPBC(3),MOLSP,MOLSA,NBX,NBY,NBZ,NPLA,LPBCSM,NC,NN,MCCOMMON/WALLS/HI(3,3 YIJ*(G22*YIJ+G23D*ZIJ)+G33*ZIJ*ZIJRRR=SQRT(RSQ)RRR=RRR/H(1,1)C====================================================================C 以上⽤数组G和H的结果与下同C RRR=SQRT(XIJ**2+YIJ**2+ZIJ**2)C G11=H(1,1)**2C====================================================================IF(RRR.LT.HALF)THENIG=INT(RRR/DELR)GG(IG)=GG(IG)+2ENDIFENDDOENDDOELSE IF(NSWITCH.EQ.2)THENDO I=1,NHISR(I)=DELR*(I+0.5D0)ENDDODO I=1,NHISVB=(4.D0/3.D0)*PI*(((I+1)**3-I**3)*(DELR**3))GNID=VB*DEN_IDEALGG(I)=GG(I)/(NGR*MOLSP*GNID)ENDDOOPEN(UNIT=31,FILE="GR.DAT")DO I=1,NHISWRITE(31,*)R(I),GG(I)ENDDOCLOSE(31)ENDIFRETURNEND这样的代码看着不够明了。
实验一 径向分布函数、角度分布函数电子云图形的绘制一、实验目的1．绘制波函数及其各种分布以及电子云的图像，观察各种函数的分2．了解计算机绘图方法。
二、实验1．程序原理：本程序可绘制类氢原子的径向分布函数，角度分布函数及原子轨道、杂化轨道和分子轨道等电子几率密度图，绘制过程中的各函数形式列于下列各表中。
式中，n 为主量子数， =0.0529nm ，为波尔半径， Z 是有效核电荷，由Slater 规则计算得到的周期表中前四个周期元素的有效核电荷列于表1.1中，下面简要叙述对各类图形的处理方案。
①径向分布函数图：径向分布函数D(r)=r 2R 2(r)反映了电子的几率随半径r 的分布情况， D(r)dr 代表半径r 到r+dr 两个球壳夹层内找到电子的几率。
其中R(r)为类氢原子的径向函数，本程序所采用的径向函数R(r)分别列于表2－2中。
②角度分布函数图：的角度部分 以及角度分布函数 表示同一球面不同方向上 或 的相对大小，本程序所采用的角度函数分别列于表3－302na Zr=ρ0a ),,(φθψr nlm ),(φθψlm ),(2φθψlm ),,(φθψr nlm ),,(2φθψr nlm),(φθψlm322232,),(,,,,sp d sp yz xz z z z Y Y f f f p p 角度分布图是画的X-Z 平面的截面图，其余角度分布图都是画的X-Y 平面的截面图。
角度分布函数图中，③等电子几率密度图：2),,(φθψr 称为电子几率密度函数，它描述在该轨道中的电子在三维空间的分布情况，为了在平面上表示出这种分布往往采用某一切面上的等值面图，程序按指定的轨道在该切面上逐点计算2ψ的值，及找出2max ψ的最大值，求出相对几率密度2max 2/ψψ=P ，该值在X-Y 平面上是位置坐标(x,y)的函数(对于23z d 轨道是在X-Z 平面)，绘图时不是将取值相同的点连成曲线，而是打印一系列符号表示相对几率密度的分布区域。
对关联函数和径向分布函数的理解-回复关联函数和径向分布函数是概率论和统计学中常用的两个工具，用于描述和分析不同变量之间的关系。
关联函数是用来度量两个变量之间的相关性，而径向分布函数则是对某个点周围的数据进行分布性质的描述。
本文将分步回答关联函数和径向分布函数的概念、计算方法以及实际应用。
一、关联函数1.1 关联函数的概念关联函数是用来描述两个变量之间的相关性的统计量。
在实际应用中，经常需要了解两个变量之间是正相关还是负相关，或者是完全没有相关性。
关联函数提供了一种度量两个变量之间相关性的方式。
1.2 关联函数的计算方法关联函数的计算可以使用协方差或相关系数。
协方差衡量的是两个变量的总体偏离均值的程度和方向，可以用以下公式表示：Cov(X,Y) = E[(X-µ_X)(Y-µ_Y)]其中Cov(X,Y)表示变量X和Y之间的协方差，E[ ]表示期望值，µ_X和µ_Y 分别表示变量X和Y的均值。
相关系数是用来衡量两个变量之间相关性的度量，其范围在-1到1之间。
相关系数越接近1表示正相关关系越强，越接近-1表示负相关关系越强，而接近0表示两个变量之间没有相关性。
相关系数的计算可以使用协方差来表示：ρ(X,Y) = Cov(X,Y) / σ_Xσ_Y其中ρ(X,Y)表示变量X和Y之间的相关系数，Cov(X,Y)表示协方差，σ_X 和σ_Y分别表示变量X和Y的标准差。
1.3 关联函数的实际应用关联函数在实际应用中有广泛的应用，尤其是在金融领域和社会科学研究中。
例如，在股市分析中，可以使用关联函数来分析某只股票与市场指数之间的相关性，从而判断该股票的风险和收益。
在社会科学研究中，可以使用关联函数来分析某个因素对另一个因素的影响程度，例如分析教育水平与收入之间的关系。
二、径向分布函数2.1 径向分布函数的概念径向分布函数是对某一点周围的数据进行分布性质的描述。
它可以反映数据在某一点上集中程度和离散程度。
