python 标准差函数
    Python中标准差函数的使用可以反映一组数据的分散程度。它是比均值（mean）更能反映数据集内元素的离散程度的更重要的参数之一。
    标准差又被称为标准偏差（Standard Deviation），也可以用数学符号“σ”表示。
    标准差的计算公式如下：
    σ=sqrt（（（X1-μ）^2 + (X2-μ)^2 +......（Xn-μ）^2）/ N ）
    其中，
    σ：代表标准差
    X1，X2，……，Xn：分别表示样本数据
    μ：代表样本数据的均值
    N：代表样本数量
    在Python中计算标准差非常简单，使用python中的statistics库可以实现，statistics库是Python 3.4版本之后官方添加的标准库，需要注意的是，必须要确保你的Python版本是3.4及以上，才能使用statistics库。使用此库计算标准差的代码如下：
    # import statistics library 
    import statistics
     
    # list of numbers 
    data = [1.3, 2.7, 0.8, 4.1, 4.3, -0.1] 
     
    # calculate standard deviation 
    stdev = statistics.stdev(data) 
     
    # print the output 
    print("Standard Deviation:", stdev)
    使用numpy库也可以计算标准差，numpy库是一个Python库，支持多维数组和数学函数，具有广泛的应用，可以用来实现科学计算。使用numpy库计算标准差的代码如下：
    总结：Python标准差函数可以反映一组数据的分散程度，可以用statistics库和numpy库来实现它的计算，statsitics库要求Python版本大于或等于3.4，而numpy库则更加通用且强大。
numpy库是标准库吗

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