随机性检验 python

您好！要进行随机性检验，Python中有多种方法可供选择。其中一种常用的方法是使用SciPy库中的stats模块。下面是一个简单的示例代码，演示如何进行随机性检验：

from scipy import stats
import numpy as np

# 生成一组随机数
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 进行随机性检验（这里以Shapiro-Wilk检验为例）
statistic, p_value = stats.shapiro(data)

# 输出检验结果
print('Statistic:', statistic)
print('P-value:', p_value)

在上面的示例代码中，我们使用了正态分布生成了一组大小为100的随机数。然后，我们使用Shapiro-Wilk检验来检验这组随机数的正态性。最后，打印出了检验的统计量和p值。

您可以根据需要选择其他的随机性检验方法，例如Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验等。只需使用相应的函数替换上述代码中的 `stats.shapiro` 即可。

希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。