python如何在数理统计上对比两组数组差异

在数理统计上，一般用假设检验的方法来比较两组数组的差异。以下是几种常用的假设检验方法：

1. 独立样本t检验：用于比较两组独立样本的均值是否有显著差异。假设两组样本的方差相等，可以使用`scipy.stats.ttest_ind()`函数进行检验。

2. 非参数检验：在数据不服从正态分布的情况下，可以使用非参数检验方法比较两组样本的差异。常用的非参数检验方法包括Mann-Whitney U检验，Kruskal-Wallis H检验等。

3. 配对样本t检验：用于比较两组配对样本的均值是否有显著差异。假设两组样本的差异服从正态分布，可以使用`scipy.stats.ttest_rel()`函数进行检验。

4. 卡方检验：用于比较两组分类变量的分布是否有显著差异。可以使用`scipy.stats.chi2_contingency()`函数进行检验。

以上方法中，选择哪种方法取决于你的数据类型和假设条件，可以根据实际情况选择最合适的方法。在Python中，可以使用SciPy库中的假设检验函数来进行差异比较。