一列数据，python能检查数据符合什么分布？

在Python中，可以使用多个库来检查数据符合哪种分布。最常用的库之一是`scipy.stats`，它提供了一系列的统计测试方法，可以用来判断数据是否符合特定的统计分布。以下是一些常见的方法：

1. 正态分布检验（Normality Test）：可以使用Shapiro-Wilk测试、Kolmogorov-Smirnov测试、Anderson-Darling测试或者Jarque-Bera测试来检验数据是否符合正态分布。

2. 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）：可以使用Chi-Square检验、Kolmogorov-Smirnov检验等来检验数据是否符合某种理论分布。

3. 其他分布检验：对于特定的分布，如泊松分布、二项分布等，也有相应的检验方法。

一个简单的例子是使用`scipy.stats`中的`shapiro`函数来检验数据的正态性：

from scipy import stats

data = [1.3, 2.7, 0.6, 4.4, 1.2]  # 示例数据
stat, p = stats.shapiro(data)  # Shapiro-Wilk检验
print('statistic = %f, p-value = %f' % (stat, p))

alpha = 0.05  # 显著性水平
if p > alpha:
    print('数据符合正态分布（不能拒绝原假设）')
else:
    print('数据不符合正态分布（拒绝原假设）')

需要注意的是，p值是用来判断数据分布是否显著不同于特定分布的统计量，p值越高，说明数据与特定分布的差异越小。通常，我们会设置一个显著性水平（如0.05），如果p值大于这个水平，则不能拒绝数据符合该分布的原假设。