有两个一维数组，如何进行Wilcoxon 秩和检验

威尔科克森秩和检验（Wilcoxon Rank Sum Test），也称为 Mann-Whitney U 检验，是一种非参数检验方法，用于比较两个独立样本的分布位置。当你有两个一维数组，并且假设这两个数组的数据不是正态分布或者其分布形式未知时，你可以使用这种方法来判断它们之间是否存在显著差异。

以下是如何在 Python 中使用 `scipy` 库进行 Wilcoxon 秩和检验：

from scipy.stats import wilcoxon

# 假设你有两组数据，例如：
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 对应的秩列表（对每个值求在整个样本中的排名，如果有相同值则平均排名）
ranks_group1 = [sum(range(1, i+1)) for i in range(len(group1))]
ranks_group2 = [sum(range(1, j+1)) for j in range(len(group2))]

# 使用wilcoxon函数，第一个参数是第一组的秩列表，第二个参数是第二组的秩列表
u_statistic, p_value = wilcoxon(ranks_group1, ranks_group2)

print("U统计量:", u_statistic)
print("p值:", p_value)

# 如果p值小于预先设定的显著性水平（比如0.05），我们拒绝原假设，认为两个群体有显著差异

在这个例子中，`u_statistic` 是统计量，`p_value` 是检验结果的概率。如果 `p_value` 小于预设的显著性水平，那么我们可以说两个群体在相应特征上的分布存在显著差异。