我需要生成6组不同正态分布的数据，每组有8个数据，且任意两组间的p值有约束

你可以使用 SciPy 库中的 `stats` 模块来生成不同正态分布的数据，并且通过 `scipy.stats.norm` 类来计算两组数据间的 p 值。是一个示例代码：

python
import numpy as
from scipy import statsdef generate_random_numbers(n,, std_dev):
# n 个满足给定正态分的随机数
random_numbers = np.normal(mean, std_dev n)
return random_numbers# 生成 6 组不同正态分布的数据
num_groups =6
group_size = 8

data = []
for i in range(num_groups):
mean = np.random(-10, 10) # 随机生成均值
std_dev = np.random.uniform(0, 5) # 随机生成标准差

group = generate_random_numbers(group_size, mean, std_dev)
data.append(group_data)

#算任意两组数据之间的 p 值
p_values = np.zeros((num_groups, num_groups))
for i in range(num_groups):
for j in range(i+, num_groups):
_, p_value = stats.ttest_ind(data[i], data[j p_values[i, j] = p_value

print("Generated Data:")
for i in(num_groups):
print(f"Group {i+1}: {data[i]}")

("\nP-values:")
for i in range(num_groups):
for j in range(i+1, num_groups):
print(f"Group {i+1} vs. Group {j+1}: {p_values, j]}")

在上面的代码中，我们首先定义了生成机数的函数 `generate_random_numbers()`，然后使用循环生成了  组不同正态分布的数据，并保存在列表 `data` 中。接下来，使用嵌套循环计算任意两组数据之间 p 值，并将结果保存在矩阵 `p_values` 中。最后，输出生成数据和计算得到的 p 值。

请注意，这里使用了 t 检（`stats.ttest_ind()`）来计算两组数据之间的 p 值你可以根据具体需求选择适合的统计方法进行计算。