多元Kolmogorov-Smirnov检验（Multivariate Kolmogorov-Smirnov Test）：它将每个维度的样本数据转换为累积分布函数（CDF），然后比较理论分布与样本分布之间的差异。多元Kolmogorov-Smirnov检验可以同时检验多个维度的拟合优度，但需要注意的是，如果各个维度之间存在相关性，那么这种方法可能会出现偏差。这个的代码

这里给您提供一个python的多元Kolmogorov-Smirnov检验的代码实现，需要安装statsmodels库：

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal
from statsmodels.stats.multitest import multipletests

def multivariate_ks_test(data, cdf, alpha=0.05, method='bonferroni'):
    """
    多元Kolmogorov-Smirnov检验
    data: 多维数组，每行代表一个样本，每列代表一个维度
    cdf: 多维正态分布的累积分布函数，可以使用multivariate_normal.cdf来定义
    alpha: 显著性水平，默认为0.05
    method: 多重比较校正方法，默认为Bonferroni校正
    """
    n = data.shape[0]
    m = data.shape[1]
    p = np.zeros(n)
    for i in range(n):
        p[i] = cdf(*data[i, :])

    d, pval = multivariate_ks_test_statistic(p, n, m)
    reject, pval_corr, _, _ = multipletests(pval, alpha, method=method)
    return d, pval, pval_corr, reject

def multivariate_ks_test_statistic(p, n, m):
    """
    计算多元Kolmogorov-Smirnov统计量
    p: 样本累积分布函数
    n: 样本数量
    m: 样本维度
    """
    d = 0
    for i in range(m):
        p_i = np.sort(p[:, i])
        f_i = np.arange(1, n + 1) / n
        d_i = np.max(np.abs(p_i - f_i))
        if d_i > d:
            d = d_i
    c_alpha = np.sqrt(-0.5 * np.log(0.5 * alpha))
    d_alpha = c_alpha * np.sqrt(m / n)
    pval = np.exp(-2 * d ** 2 * n)
    return d, pval

使用方法示例：

from scipy.stats import multivariate_normal

# 生成多维正态分布样本
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=100)

# 构建多维正态分布的累积分布函数
cdf = multivariate_normal(mean, cov).cdf

# 进行多元Kolmogorov-Smirnov检验
d, pval, pval_corr, reject = multivariate_ks_test(data, cdf)

# 输出结果
print('统计量d =', d)
print('原始p值 =', pval)
print('校正p值 =', pval_corr)
print('是否拒绝原假设 =', reject)

注意：这里的样本数据是二维的，如果需要使用多维数据，请将样本数据的维度扩展即可。