pythin生成15行78列的数据的正态分布代码

以下是生成15行78列的数据的正态分布代码：

import numpy as np

data = np.random.normal(size=(15, 78))
print(data)

这段代码使用了 NumPy 库中的 random.normal 函数来生成正态分布的随机数，size 参数指定了生成的数据的形状为 15 行 78 列。最后使用 print 函数将生成的数据打印出来。

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excel中第一列数据正态分布python代码

以下是将 Excel 表格中第一列数据作为正态分布的输入，并计算其概率密度函数、绘制直方图和拟合曲线的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取第一列数据
data = df.iloc[:, 0].values

# 计算均值和标准差
mu, sigma = norm.fit(data)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 生成正态分布的概率密度函数
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, sigma)

# 绘制拟合曲线
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

# 显示图形
plt.show()

首先，我们导入了 `pandas`、`numpy`、`matplotlib.pyplot` 和 `scipy.stats.norm` 模块。然后，使用 `pandas.read_excel()` 函数读取了 Excel 表格数据，并使用 `pandas.DataFrame.iloc()` 方法提取了第一列数据。接着，使用 `scipy.stats.norm.fit()` 函数计算了该数据的均值 `mu` 和标准差 `sigma`。然后，使用 `matplotlib.pyplot.hist()` 函数绘制了数据的直方图，并使用 `scipy.stats.norm.pdf()` 函数生成了正态分布的概率密度函数。最后，使用 `matplotlib.pyplot.plot()` 函数绘制了拟合曲线，并使用 `matplotlib.pyplot.show()` 函数显示图形。

excel中第一列数据正态分布python代码并求出显著性p

以下是将 Excel 表格中第一列数据作为正态分布的输入，并计算其概率密度函数、绘制直方图和拟合曲线，并计算其显著性的 Python 代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取第一列数据
data = df.iloc[:, 0].values

# 计算均值和标准差
mu, sigma = norm.fit(data)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 生成正态分布的概率密度函数
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, sigma)

# 绘制拟合曲线
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)

# 计算显著性
k2, p = normaltest(data)
alpha = 0.05
if p < alpha:
    print("数据不服从正态分布")
else:
    print("数据服从正态分布")

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `scipy.stats.norm.fit()` 函数计算数据的均值 `mu` 和标准差 `sigma`，使用 `matplotlib.pyplot.hist()` 函数绘制直方图，使用 `scipy.stats.norm.pdf()` 函数生成正态分布的概率密度函数，使用 `matplotlib.pyplot.plot()` 函数绘制拟合曲线。接着，我们使用 `scipy.stats.normaltest()` 函数计算数据是否服从正态分布，并使用显著性水平为 0.05 进行假设检验。如果计算出来的 p 值小于显著性水平，则我们拒绝原假设，即数据不服从正态分布。否则，我们接受原假设，即数据服从正态分布。

需要注意的是，`scipy.stats.normaltest()` 函数的返回值是一个元组 `(k2, p)`，其中 `k2` 是计算出来的检验统计量，`p` 是计算出来的 p 值。