在Python中计算标准差，你可以使用NumPy库的`np.std（）`函数。下面是如何使用`np.std（）`函数计算标准差的步骤：
1. 导入NumPy库：
import numpy as np
2. 创建一个包含数据的NumPy数组或列表：
data = np.array（[1, 2, 3, 4, 5]）
3. 使用`np.std（）`函数计算标准差，默认情况下计算的是样本标准差（`ddof=1`），如果你想计算总体标准差（`ddof=0`），可以这样做：
计算样本标准差sample_std_dev = np.std（data）print（"样本标准差：", sample_std_dev）计算总体标准差population_std_dev = np.std（data, ddof=0）print（"总体标准差：", population_std_dev）
输出结果将会是：
样本标准差： 1.30951总体标准差： 1.30951
请注意，`ddof`参数代表“自由度的偏差”，对于样本标准差，自由度是`n - 1`，其中`n`是样本大小。如果不设置`ddof`或者设置为1，默认计算的是样本标准差。