對資料進行建模處理時，常需要進行資料分布檢驗。
importnumpy as np
from scipy import
stats
a = np.random.normal(0,1,50)
'''輸出結果中第乙個為統計量，第二個為p值（統計量越接近1越表明資料和正態分佈擬合的好，
p值大於指定的顯著性水平，接受原假設，認為樣本來自服從正態分佈的總體）
(stats.shapiro(a))
'''輸出結果中第乙個為統計量，第二個為p值（注：統計量越接近0就越表明資料和標準正態分佈擬合的越好，
如果p值大於顯著性水平，通常是0.05，接受原假設，則判斷樣本的總體服從正態分佈）
'''print(stats.kstest(a, '
norm
'))
'''輸出結果中第乙個為統計量，第二個為p值（注：p值大於顯著性水平0.05，認為樣本資料符合正態分佈）
'''print(stats.normaltest(a))
scipy.stats.kstest（k-s檢驗）
kstest 是乙個很強大的檢驗模組，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他資料分布型別，僅適用於連續分布的檢驗，
原假設：資料符合正態分佈
對於正態性檢驗，我們只需要手動設定三個引數即可：
rvs：待檢驗的一組一維資料
cdf：檢驗方法，例如'norm'，'expon'，'rayleigh'，'gamma'，這裡我們設定為'norm'，即正態性檢驗
alternative：預設為雙尾檢驗，可以設定為'less'或'greater'作單尾檢驗
'asymp'：使用檢驗統計量的漸進分布
scipy.stats.shapiro（w檢驗）
與 kstest 不同，shapiro 是專門用來做正態性檢驗的模組
原假設：樣本資料符合正態分佈
注意：shapiro是用來檢驗小樣本資料（資料量<>
scipy.stats.shapiro(x, a=none, reta=false)
一般我們只用 x 引數就行，x 即待檢驗的資料
scipy.stats.normaltest
normaltest 也是專門做正態性檢驗的模組，原理是基於資料的skewness和kurtosis
scipy.stats.normaltest(a, axis=0, nan_policy='propagate')
a：待檢驗的資料
axis：預設為0，表示在0軸上檢驗，即對資料的每一行做正態性檢驗，我們可以設定為 axis=none 來對整個資料做檢驗
nan_policy：當輸入的資料中有空值時的處理辦法。預設為 'propagate'，返回空值；設定為 'raise' 時，丟擲錯誤；設定為 'omit' 時，在計算中忽略空值。
數學模型 正態分佈檢驗
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本次主要是對資料集資料進行正態分佈檢驗，資料集位址為 主要包括三列資料，體溫 f 性別 1 男，2 女 心率 次 分鐘 1.資料統計 usr bin env python coding utf 8 import requests import pandas as pd import numpy as...