作正态分布检验的qq图，用k-s检验函数kstest检验上述数据是否服从正态分布

好的，我可以帮你回答这个问题。首先需要明确的是，你要提供一组数据给我，才能进行正态分布检验。假设你已经有了一组数据，下面是对这个问题的回答：

要画正态分布检验的QQ图，可以使用Python中的statsmodels库，具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

# 假设你已经有了一组数据data
data = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0, 10.1])

# 画QQ图
fig = sm.qqplot(data, line='s')

# 显示图像
plt.show()

这段代码可以画出数据的QQ图，如果数据符合正态分布，图像应该呈现出一条直线。如果图像明显偏离一条直线，说明数据可能不符合正态分布。

对于K-S检验，可以使用scipy库中的kstest函数进行计算。具体代码如下：

from scipy.stats import kstest, norm

# 假设你已经有了一组数据data
data = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6, 6.7, 7.8, 8.9, 9.0, 10.1])

# 计算K-S检验的p值
p_value = kstest(data, norm.cdf)[1]

# 显示p值
print("p值为：", p_value)

这段代码可以计算出K-S检验的p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据不符合正态分布。如果p值大于显著性水平，则无法拒绝原假设，即数据可能符合正态分布。