写出使用Python中的mrjob库分析txt中的数据服从什么分布的具体python代码

假设我们要分析一个txt文件中的数据是否服从正态分布，可以使用Python中的mrjob库来实现。具体的代码如下：

from mrjob.job import MRJob
import numpy as np
from scipy.stats import normaltest

class MRNormalTest(MRJob):

    def mapper(self, _, line):
        for x in line.strip().split():
            yield None, float(x)

    def reducer(self, _, values):
        data = np.array(list(values))
        k2, p = normaltest(data)
        yield "p-value", p

if __name__ == '__main__':
    MRNormalTest.run()

首先，我们定义了一个MRNormalTest类，继承自MRJob。在mapper函数中，我们将每一行的数据拆分成一个个的数值，通过yield语句将其作为键值对传递给reducer函数。在reducer函数中，我们将所有的数值存入一个numpy数组中，然后使用scipy库的normaltest函数对数据进行正态性检验，返回p值。最后，我们通过yield语句输出p值。

要运行这个程序，我们可以使用以下命令：

python normaltest.py data.txt

其中，data.txt是我们要分析的txt文件。程序会输出p值，如果p值小于0.05，则表示数据不服从正态分布。