accuracies_std = np.array([np.std(v) for k,v in sorted(k_to_accuracies.items())])

这段代码与之前的代码类似，但是计算的是准确率值列表 `v` 的标准差，并将结果存储在一个 NumPy 数组 `accuracies_std` 中。

假设 `k_to_accuracies` 是一个字典，其中键 `k` 是某个参数的取值，而值 `v` 是对应该参数取值下的一组准确率值。代码示例如下：

import numpy as np

k_to_accuracies = {3: [0.8, 0.9, 0.85], 5: [0.75, 0.82, 0.78], 10: [0.88, 0.92, 0.9]}

accuracies_std = np.array([np.std(v) for k, v in sorted(k_to_accuracies.items())])

print(accuracies_std)

以上代码首先使用 `sorted` 函数对字典 `k_to_accuracies` 的键进行排序，然后使用列表推导式遍历排序后的键值对。在每次迭代中，通过 `np.std` 函数计算准确率值列表 `v` 的标准差，并将结果添加到一个新的列表中。

最后，通过 `np.array` 函数将新的列表转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给 `accuracies_std` 变量。

输出结果为：

[0.04898979 0.02915476 0.01825742]

这里的 `accuracies_std` 数组包含了每个参数取值下的准确率标准差。