在A/B测试中，Bonferroni校正的目的是减少多次比较的错误发现率，以控制整体的错误率。如果进行多个假设检验而不进行校正，则可能会导致错误的显著性结果。

以下是一个使用Bonferroni校正的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设有两组数据，分别为组A和组B
groupA = [1, 2, 3, 4, 5]
groupB = [2, 4, 6, 8, 10]

# 使用t-test进行组间比较
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(groupA, groupB)

# 校正显著性水平
alpha = 0.05
n_tests = 2  # 假设进行了两次比较

# 使用Bonferroni校正计算校正后的显著性水平
alpha_corrected = alpha / n_tests

# 判断是否拒绝原假设
if p_value < alpha_corrected:
    print("拒绝原假设，两组数据存在显著差异")
else:
    print("接受原假设，两组数据没有显著差异")

在上述代码中，我们首先使用t-test进行了组间的比较，并得到了p值。然后，我们根据预设的显著性水平alpha和进行了多少次比较n_tests，计算出了校正后的显著性水平alpha_corrected。最后，通过比较p值和校正后的显著性水平，判断是否拒绝原假设。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体的情况进行相应的修改和调整。