result = stats.kstest(data, 'norm', (u, std))解释代码

这段代码使用了 Python 中的 scipy.stats.kstest() 函数，用于进行 Kolmogorov–Smirnov 检验。该函数可以测试数据样本是否服从指定的概率分布，默认情况下是标准正态分布（'norm'）。在这段代码中，数据样本是由变量 data 表示的，平均值和标准差分别为 u 和 std。函数会返回两个值：D值和p值，用于评估样本数据与指定分布之间的差异程度。

相关问题

帮我改写下面的代码，是其结果不变但是表达方式不同：# 2、人体的温度是否服从正态分布? #分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数 from scipy import stats ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm') shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature']) normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0) print('ks_test:',ks_test) print('shapiro_test:',shapiro_test) print('normaltest_test:',normaltest_test) # 绘制拟合正态分布曲线 Temperature = file['Temperature'] plt.figure() Temperature.plot(kind = 'kde') #原始数据的正态分布 M_S = stats.norm.fit(Temperature) #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1]) # 绘制拟合的正态分布图 x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100) plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange') plt.xlabel('Temperature about Person') plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20) plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

下面是代码改写后的版本：

# 2、人体的温度是否服从正态分布?
# 分别使用 kstest、shapiro 和 normaltest 进行分布检验

from scipy import stats

# 使用 kstest 进行分布检验
ks_statistic, ks_pvalue = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm')
print('ks_statistic:', ks_statistic)
print('ks_pvalue:', ks_pvalue)

# 使用 shapiro 进行分布检验
shapiro_statistic, shapiro_pvalue = stats.shapiro(file['Temperature'])
print('shapiro_statistic:', shapiro_statistic)
print('shapiro_pvalue:', shapiro_pvalue)

# 使用 normaltest 进行分布检验
normaltest_statistic, normaltest_pvalue = stats.normaltest(file['Temperature'], axis=0)
print('normaltest_statistic:', normaltest_statistic)
print('normaltest_pvalue:', normaltest_pvalue)

# 绘制拟合正态分布曲线
temperature = file['Temperature']
plt.figure()
temperature.plot(kind='kde')

# 绘制拟合的正态分布图
mu, sigma = stats.norm.fit(temperature)
norm_distribution = stats.norm(mu, sigma)
x = np.linspace(norm_distribution.ppf(0.01), norm_distribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, norm_distribution.pdf(x), c='orange')
plt.xlabel('Temperature of Person')
plt.title('Normal Distribution of Temperature', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'Normal Distribution'])

注：主要的改动包括：变量名的修改、拆分 kstest、shapiro 和 normaltest 的输出、正态分布参数的获取方式等。

sns.distplot(train_data[col],fit=stats.norm)

这也是一段 Python 代码，使用了 Seaborn 库中的 distplot() 函数绘制了一个直方图，并将该直方图与一个正态分布曲线进行拟合。其中 train_data[col] 为要绘制直方图的数据，fit=stats.norm 表示将正态分布曲线拟合到直方图中。Seaborn 库是一个基于 Matplotlib 库的高级数据可视化库，distplot() 函数可以用于绘制带有核密度估计和/或拟合分布曲线的直方图。stats.norm 是 SciPy 库中的一个模块，提供了用于统计计算的函数和分布，其中 norm 表示正态分布。