瘦身是否提高了证据的可调查性？

要解决这个问题，我们可以使用Python编程语言来分析数据并提供证据的可调查性。

首先，我们需要一些示例数据来进行分析。假设我们有一组数据，表示一组人的体重变化情况。我们可以使用一个列表来存储这些数据，例如：

weights = [70, 68, 65, 72, 72, 70, 69, 68, 66, 67]

接下来，我们可以计算这组数据的均值和标准差，以评估瘦身是否提高了证据的可调查性。在Python中，我们可以使用numpy库来进行数值计算和统计分析。

import numpy as np

mean_weight = np.mean(weights)
std_weight = np.std(weights)

print("Mean weight:", mean_weight)
print("Standard deviation of weight:", std_weight)

运行以上代码，将会输出体重的均值和标准差。

最后，我们可以根据均值和标准差来判断瘦身是否提高了证据的可调查性。例如，如果标准差较小，说明数据的变化较小，证据的可调查性较高。反之，如果标准差较大，说明数据的变化较大，证据的可调查性较低。

if std_weight < 1:
    print("The evidence is highly investigable.")
else:
    print("The evidence is not highly investigable.")

根据实际情况，你可以根据需要调整条件来判断证据的可调查性。

以上就是使用Python示例代码来解决“瘦身是否提高了证据的可调查性”的方法。你可以根据实际情况进行适当的修改和扩展。