python使用SPM1d库，实现双样本t检验的代码，两个样本各有50组时间序列，且每个序列的采样点数不一致

首先需要安装SPM1d库，可以使用以下命令进行安装：

pip install spm1d

然后，可以使用如下代码进行双样本t检验：

import spm1d
import numpy as np

# 生成随机数据，两个样本各有50组时间序列，每个序列的采样点数不一致
n1 = 50
n2 = 50
p = np.random.randint(20, 30, n1)
q = np.random.randint(20, 30, n2)
data1 = np.array([np.random.randn(p[i]) for i in range(n1)])
data2 = np.array([np.random.randn(q[i]) for i in range(n2)])

# 进行双样本t检验
alpha = 0.05
two_sample_t = spm1d.stats.ttest2(data1, data2)
two_sample_ti = two_sample_t.inference(alpha)
two_sample_ti.plot()

# 打印结果
print('p值为:', two_sample_ti.p)
if two_sample_ti.h0reject:
    print('拒绝原假设')
else:
    print('未拒绝原假设')

其中，`data1`和`data2`分别表示两个样本，每个样本有50组时间序列，每个序列的采样点数不一致。在进行双样本t检验时，需要调用`spm1d.stats.ttest2`函数，该函数返回一个`TwoSampleT`对象，可以调用`inference`方法进行假设检验，其中`alpha`参数表示显著性水平。最后，可以使用`plot`方法绘制检验结果的图形，并根据`h0reject`属性判断是否拒绝原假设。