数据分析和机器学习中，对于样本数据的分散程度可以用方差来衡量，因此求数据方差是一项非常重要的任务。Python中提供了用于求方差的函数，在使用前需要导入相应的库。

import numpy as np

data = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
variance = np.var(data)
print(variance)

以上代码中，我们首先使用import语句引入NumPy库，然后创建一个一维数组data，存储了我们要求方差的一组数据。接着调用np.var()函数，将data作为参数传入，并将返回的方差值赋给变量variance。最后使用print()函数输出方差值。

如果我们想在求方差时使用样本方差而不是总体方差，可以将第二个参数ddof设为1。如下：

import numpy as np

data = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
variance = np.var(data, ddof=1)
print(variance)

当我们需要对大量数据进行方差的求解时，可以使用Pandas库中的DataFrame自带函数var()来计算多维数据的方差。如下：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
variance = data.var()
print(variance)

以上代码中，我们使用Pandas库创建了一个二维DataFrame对象data，并使用var()函数求出了每一列数据的方差。函数会返回一个与对象结构相同的一维Series对象，其中记录了每一列数据的方差值。最后使用print()函数输出结果。