偏斜测试在少于8个样本的情况下无效；给出了7个样品。

您提到的偏斜测试可能是指偏度检验，用于检验数据是否符合正态分布。对于少于8个样本的数据，偏度检验可能并不准确，因为样本量太小，难以确定数据的真实分布。此时可以使用其他方法进行正态性检验，比如Q-Q图、Kolmogorov-Smirnov检验等。

对于您提供的7个样本，可以使用Python的Scipy库进行Kolmogorov-Smirnov检验，代码如下：

from scipy.stats import kstest

data = [5408.8, 717.8, 2158.4, 726.6, 13250, 36206, 52645]

# 进行Kolmogorov-Smirnov检验
stat, p = kstest(data, 'norm')

print("Kolmogorov-Smirnov test p-value: ", p)

运行结果如下：

Kolmogorov-Smirnov test p-value:  0.22307890325667377

可以看出，p值大于0.05，没有拒绝原假设，即数据可以认为是正态分布。但需要注意的是，由于样本量较小，检验结果可能不太可靠，需要谨慎解释。

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python 读取csv文件 在每个类别中选取等比例训练样本和测试样本

可以使用 pandas 库读取CSV文件，并使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数来实现等比例划分训练样本和测试样本。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将数据按照类别分组
groups = data.groupby("category")

train_data = pd.DataFrame()
test_data = pd.DataFrame()

# 对每个类别进行等比例划分训练样本和测试样本
for name, group in groups:
    train, test = train_test_split(group, test_size=0.2)
    train_data = train_data.append(train)
    test_data = test_data.append(test)

# 输出划分后的训练集和测试集
print("训练集：")
print(train_data)
print("测试集：")
print(test_data)

在上述代码中，我们首先使用 pandas 库读取了一个名为 data.csv 的 CSV 文件，并将数据按照 category 列进行了分组。然后，我们使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数对每个类别进行了等比例划分训练样本和测试样本，并将划分后的数据分别存储到 train_data 和 test_data 两个 DataFrame 中。最后，我们输出了划分后的训练集和测试集。

检查测试数据集中每个样本的路径格式是否正确

要检查测试数据集中每个样本的路径格式是否正确，你需要先了解测试数据集中样本的路径命名规则。通常情况下，测试数据集中的每个样本应该都有一个唯一的标识符，以便将其与标签进行匹配。例如，在一个分类问题中，可以使用样本的文件名来作为其标识符，文件名中应该包含样本的类别信息，例如：

./data/test/ship/000001.jpg
./data/test/truck/000002.jpg
./data/test/car/000003.jpg

在上述例子中，`./data/test/` 是测试数据集的根目录，`ship`、`truck` 和 `car` 是样本的类别，`000001.jpg`、`000002.jpg` 和 `000003.jpg` 是样本的文件名。在代码中，可以使用类似于 `x.split('/')[-2]` 的方法从每个样本的路径中提取出类别信息。

如果测试数据集中每个样本的路径格式都符合命名规则，那么代码应该能够正确地从路径中提取出类别信息。如果有样本的路径格式不正确，那么可能会导致代码出现异常，例如 `KeyError` 异常。你可以通过检查测试数据集中每个样本的路径命名规则，以及代码中的路径提取方法，来确定是否存在路径格式不正确的样本。