Python 是一種高級編程語言，廣泛應用于科學計算、人工智能等領域。在數據分析過程中，經常需要對群集中的數據進行統計分析，其中一個重要的指標就是群集標準差。Python 提供了方便的統計分析庫，例如 NumPy，可以輕易地計算群集的標準差。

import numpy as np
# 創建一個示例群集
data = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 計算標準差
std_dev = np.std(data)
print("群集標準差為：", std_dev)

上述代碼首先引入了 NumPy 庫，并創建了一個示例群集，其中包含了 5 個數值。然后使用 NumPy 庫提供的 std() 函數計算了群集的標準差，并將結果存儲到 std_dev 變量中。最后，使用 print() 函數輸出了標準差的數值。

除了單個群集外，有時候也需要對多個群集進行比較，以了解它們之間的差異。在這種情況下，可以使用群集標準差的另一個形式，稱為方差分析（ANOVA）。

import scipy.stats as stats
# 創建三個示例群集
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [2, 4, 6, 8, 10]
data3 = [3, 6, 9, 12, 15]
# 進行方差分析
F, p = stats.f_oneway(data1, data2, data3)
print("F 值為：", F)
print("p 值為：", p)

在上述代碼中，我們使用了 SciPy 庫提供的 f_oneway() 函數，對三個示例群集進行了方差分析。函數的返回值包括 F 值和 p 值，分別表示方差比值和對應的顯著性水平。通過比較 F 值和 p 值，可以得出群集之間是否存在顯著差異。

總之，Python 提供了豐富的統計分析庫，可以方便地計算和比較群集的標準差。這對于數據分析和科學研究都非常有幫助。