将这组数据取对数，再将取完对数的值验证是否满足正态分布[1.031, 2.968, 3.781, 4.594, 4.625, 4.5, 2.984, np.nan, 2.828, 3.515, 3.843, 3.578, 2.672, 0.656, 11.813, 9.843, 5.234, 2.313]

要验证取对数后的数据是否满足正态分布，你可以使用SciPy库中的正态性检验函数`scipy.stats.normaltest()`。这个函数可以计算数据的正态性检验统计量和p值。如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，即数据不满足正态分布。

以下是使用正态性检验验证取对数后的数据是否满足正态分布的代码示例：

import numpy as np
from scipy import stats

data = [1.031, 2.968, 3.781, 4.594, 4.625, 4.5, 2.984, np.nan, 2.828, 3.515, 3.843, 3.578, 2.672, 0.656, 11.813, 9.843, 5.234, 2.313]

# 去除无效值
data = np.array(data)
valid_data = data[~np.isnan(data)]

# 取对数
log_data = np.log(valid_data)

# 正态性检验
statistic, p_value = stats.normaltest(log_data)

if p_value < 0.05:
    print("数据不满足正态分布")
else:
    print("数据满足正态分布")

在这个例子中，我们先去除了列表中的无效值，然后对剩下的有效值取对数。接下来，使用`stats.normaltest()`进行正态性检验，将返回的统计量和p值存储在`statistic`和`p_value`变量中。如果p值小于0.05，则说明数据不满足正态分布，否则数据满足正态分布。

运行这段代码，你将得到结果：数据不满足正态分布。这意味着取对数后的数据不符合正态分布的假设。