python语言，在对牛奶运输公司运输成本的调查研究中，每英里的成本包括燃料成本(Y_1 )、维修成本(Y_2 )和固定资产投入(Y_3 )，(数据见附件) 请检验两种运输卡车的均值向量的差异，设置信度α=0.01。

在Python中，为了检验两种运输卡车的每英里成本（Y_1、Y_2 和 Y_3 的组合）的均值向量是否存在显著差异，你可以采用ANOVA (Analysis of Variance) 或者t-test，假设数据已经按卡车类型分组并且满足正态性和方差齐性条件。

首先，你需要做的是导入必要的库如pandas、numpy和scipy.stats，然后按照以下步骤操作：

1. **数据加载和预处理**：
- 使用pandas读取并整理Excel或CSV文件数据到DataFrame。
- 确保数据包含卡车类型（标签变量）和对应的每英里成本列（连续变量）。

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.read_csv('milk_transport_data.csv')

2. **描述性统计分析**：
- 对每种类型的卡车计算每英里成本的均值和标准偏差。

3. **单因素ANOVA**：
- 使用`stats.f_oneway`函数，将成本列作为因变量，卡车类型作为因子，进行方差分析。

f_value, p_value = stats.f_oneway(df['Fuel_cost'], df['Maintenance_cost'], df['Fixed_assets'])

4. **设定显著性水平**：
- 如果`p_value < 0.01`，则拒绝原假设（即平均值无差异），认为存在显著差异。

5. **多重比较（post-hoc test）**：
- 如果发现有显著差异，可以使用Tukey's HSD（Honestly Significant Difference）或其他方法进行事后比较，找出具体的差异在哪里。

6. **报告结果**：
- 结果应包括F值、p值、以及结论是否支持两种卡车类型的成本存在显著差异。

注意：在这个过程中，你需要先检查数据的正态性和方差齐性，如果不满足，可能需要转换数据或者使用非参数检验方法。此外，如果样本大小较小，可能还需要考虑方差齐性测试。