请给出洛伦兹曲线评价波动程度并绘图,同时计算洛伦兹系数，给出python代码

洛伦兹曲线可以用来评价数据分布的不均匀程度，波动程度越大，说明数据分布越不均匀。洛伦兹曲线的波动程度可以通过计算洛伦兹系数来衡量，洛伦兹系数越小，说明数据分布越均匀。

下面是使用Python绘制洛伦兹曲线并计算洛伦兹系数的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
data = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19])
data.sort()

# 计算累计百分比
cumulative_perc = np.cumsum(data) / np.sum(data)

# 计算理论上的均匀分布
uniform_perc = np.linspace(0, 1, len(data))

# 计算洛伦兹系数
lorenz_curve_area = np.trapz(cumulative_perc, uniform_perc)
perfect_lorenz_curve_area = 0.5
lorenz_coefficient = (perfect_lorenz_curve_area - lorenz_curve_area) / perfect_lorenz_curve_area

# 绘制洛伦兹曲线
plt.plot(uniform_perc, uniform_perc, 'k--', label='理论均匀分布')
plt.plot(uniform_perc, cumulative_perc, label='实际数据分布')
plt.legend(loc='lower right')
plt.xlabel('累计百分比')
plt.ylabel('累计数据')
plt.title('洛伦兹曲线')

# 显示洛伦兹系数
plt.text(0.1, 0.8, f'洛伦兹系数={lorenz_coefficient:.2f}', fontsize=12, transform=plt.gca().transAxes)

plt.show()

在上面的代码中，我们使用`numpy`计算累计百分比，并使用`matplotlib`绘制洛伦兹曲线。然后，我们使用`numpy`中的`trapz`函数计算出曲线下方的面积，即洛伦兹曲线的面积。我们还计算了理论上的均匀分布的面积，然后将两个面积的差除以理论均匀分布的面积，即可得到洛伦兹系数。

最终的图表将显示实际数据分布曲线、理论均匀分布曲线和洛伦兹系数的值。