一、标准差的概念
标准偏差又称标准偏差，在中国环境中也常被称为均方差，是平方和平均数据偏差后的方根σ \sigmaσ表示
标准差是算术平方根的方差。
标准差可以反映数据集的离散程度。
二、方差的概念
在概率论和统计方差中，方差是衡量随机变量或一组数据时的离散程度。方差越大，随机变量的值就越离散。
在统计描述和概率分布中，方差有不同的定义和计算公式。
三、方差与标准差的区别
由于方差有平方项，维度倍数发生变化，与我们要处理的数据维度不一致，还有额外的平方。虽然它能很好地描述数据与平均值之间的偏差，但处理结果并不符合我们的直观思维。比如身高(cm)方差变成身高平方，不能直接反映身高(cm)偏差程度。标准差的根号偏移平方，使数据与平均值之间的偏差程度相对直观。在描述波动范围时，标准差比方差更方便。标准差越小，这些值与平均值的偏差越小，反之亦然。
python代码
#-*-coding:utf-8-*- importmath defget_standard_deviation(records): """ 标准差==均方差 """ variance=get_variance(records) returnmath.sqrt(variance)