Numpy std()函数是用于计算数组中元素的标准差的函数。标准差是测量数据分布的一种度量，它是指各个数据点相对于数据集平均值的离散程度。在数据分析中，标准差被广泛使用，因为它是一种很好的识别异常值的工具。
使用方法：
np.std(arr, axis=None, dtype=None, ddof=0，out=None, keepdims=False)
参数说明：
arr：表示要计算标准差的数组。
axis：这是用于沿着数组的某个轴计算标准差的轴。默认情况下，它是None，这意味着将在整个数组中计算标准差。
dtype：这确定所返回的标准差的结果类型。
ddof：这是用于计算标准差的自由度修正值。默认值为0。
out：这可以是已存在的输出数组，用于保存结果。
keepdims：如果为True，则输出和输入的数组维度相同。
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("数组内容为:", a)
print("数组的标准差为:", np.std(a))
输出结果：
数组内容为: [1 2 3 4 5]
数组的标准差为: 1.4142135623730951import numpy as np
a = np.array([[1,2,4],[4,5,8]])
print("数组内容为:", a)
print("数组的标准差为:", np.std(a, axis=1))输出结果：
数组内容为: [[1 2 4]
[4 5 8]]
数组的标准差为: [1.24721913 1.69967317]在这个例子中，我们使用了一个二维数组，并指定了要沿着轴1（行）计算标准差。这将给我们每行的标准差。
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