正确答案是：D: 缩放后的标准差的平方为1。

### 专业分析：

L2归一化是一种常用的数据预处理方法，主要用于将每个样本（即每行）规范化为单位长度。具体来说，它将每个样本的特征值除以该样本的L2范数（也称为欧几里得范数）。

以下是对选项的逐一分析：

A: **经过L2范数归一化，特征列的范数变成1**
这个描述不正确。L2归一化是对每个样本（每行）进行归一化处理，而不是对特征列（每列）。因此，经过L2范数归一化后，每个样本的L2范数将变成1，而不是特征列的范数变成1。

B: **L2范数就是一个特征列所有值的平方和再算出平方根**
这个描述不完全准确。L2范数通常是指一个向量的所有元素的平方和再取平方根。在L2归一化的背景下，通常是指每个样本（每行）的所有特征值的平方和再取平方根。

C: **L2范数又称为欧几里得范数**
这个描述是正确的。L2范数是欧几里得范数的另一种称呼，计算方式是向量中所有元素平方和的平方根。

D: **缩放后的标准差的平方为1**
这个描述是不正确的。L2归一化的目标是将每个样本的L2范数归一化为1，而不是对数据进行标准化（即使得标准差为1）。标准化（Standardization）通常是指将数据减去均值再除以标准差，使得数据的均值为0，标准差为1。

因此，选项D是描述不正确的。