python之使用 numpy 和 R 的标准偏差的不同结果

当我尝试使用 numpy 和 R 计算标准偏差时，我得到了两个不同的结果。 我可能缺少一些愚蠢的东西，但是什么？

R代码

x1=matrix(c(1,7,5,8,9,5,4,5,4,3,76,8),nrow=4) 
std=sd(x1[,1]) 
mean=mean(x1[,1]) 
std=apply(X=x1,MARGIN=2,FUN=sd) 
std 
 
 
 
> x1=matrix(c(1,7,5,8,9,5,4,5,4,3,76,8),nrow=4) 
> std=sd(x1[,1]) 
> std=apply(X=x1,MARGIN=2,FUN=sd) 
> std 
[1]  3.095696  2.217356 35.565667 

Python代码

import numpy as np 
 
x1=np.matrix([[1.,9.,4.],[7.,5.,3.],[5.,4.,76.],[8.,5.,8.]]) 
std=np.apply_along_axis(func1d=np.std,axis=0,arr=x1) 
 
 
std 
Out[9]: array([  2.68095132,   1.92028644,  30.80077109])