Python中有没有现成的库可以直接进行这种无确切样本量的二项分布假设检验？

Python中确实有一些统计库可以方便地进行二项分布的假设检验，尤其是在处理样本量未知的情况下。其中一个常用的库是`scipy.stats`，它内置了`binom_test`函数，可以直接用于这样的检验：

from scipy.stats import binom

# 假设变量k代表成功次数，n表示试验次数
k = ...  # 成功次数
n = ...  # 总试验次数（虽然不是确切的样本量，这里假设已知）

# 如果不知道确切的样本量，但知道总的试验次数，可以使用binom_test
p_value = binom_test(k, n, p=0.5, alternative='two-sided', correction=True)

# 这里p=0.5通常用于两个对立假设（比如0.5的概率），alternative='two-sided'表示双侧检验
print("P值:", p_value)

如果你需要更精确的非正态近似的置信区间，可以考虑使用`scipy.special.comb`和`norm.cdf`等函数来自行计算，或者使用专门的统计软件包如`statsmodels`。

然而，如果完全不知道样本量，有些方法可能无法直接应用。在这种情况下，可能需要更多领域知识或做一些额外的数据探索来推断样本量范围。