请提供一段pyhton代码：适应度函数是方差的倒数，方差已知

这是一段计算方差的Python代码，同时提供适应度函数的计算方法：

import math

# 给定一个数据列表data和一个均值mean，计算方差
def variance(data, mean):
    return sum([(x - mean) ** 2 for x in data]) / len(data)

# 适应度函数，输入参数是一个数据列表data和一个均值mean，计算方差的倒数作为适应度值
def fitness_func(data, mean):
    return 1 / variance(data, mean)

# 测试代码
data = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = sum(data) / len(data)
fitness = fitness_func(data, mean)
print("适应度值为:", fitness)

在上面的代码中，我们首先定义了一个计算方差的函数`variance`，然后通过将方差的倒数作为适应度函数值来评估某个个体在遗传算法中的适应度。在测试代码中，我们给定了一个数据列表和它的均值，然后分别调用了`fitness_func`函数和计算方差的函数，得到该数据集的适应度值。