请给出一组CSV数据，其中包含学生成绩和课程名称，并使用Python代码计算每个课程的平均分数和标准偏差。
- 学生姓名, 课程名称, 分数
- 张三, 数学, 75
- 李四, 数学, 92
- 王五, 语文, 80
- 赵六, 语文, 87
- 王二, 英语, 70
- 赵四, 英语, 75
以下是给定的CSV数据，假设数据已经存储在一个名为“grades.csv”的文件中：

```
姓名,课程,分数
张三,数学,75
李四,数学,92
王五,语文,80
赵六,语文,87
王二,英语,70
赵四,英语,75
```

下面是使用Python代码来计算每个课程的平均分数和标准偏差:

```python
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("grades.csv")

# 分组并计算平均分数和标准偏差
grouped_data = data.groupby('课程')['分数']
mean_scores = grouped_data.mean()
std_devs = grouped_data.std()

# 输出结果
print("每个课程的平均分数:")
print(mean_scores)
print("
每个课程的标准偏差:")
print(std_devs)
```

输出结果应该如下所示：

```
每个课程的平均分数:
课程
数学    83.5
英语    72.5
语文    83.5
Name: 分数, dtype: float64

每个课程的标准偏差:
课程
数学    11.015141
英语     3.535534
语文     4.949747
Name: 分数, dtype: float64
```

注意，这里我们使用了Pandas用于数据处理，NumPy用于数学计算。首先使用Pandas读取CSV数据，然后按课程分组，并使用Pandas的mean()和std()函数来计算每个组的平均值和标准偏差。最后，我们打印结果。