mann—kendall检验代码

mann-kendall 检验是用来评估时间序列数据中趋势是否存在的一种非参数统计方法。它的原理是通过比较每个数据点和其它数据点之间的大小关系，并计算出这些比较的总数，以此来确定数据的趋势情况。

在 Python 中，使用 Scipy 库的 mannkendall 模块来实现 mann-kendall 检验。可以先在代码中导入 Scipy 库，然后定义一个数据数组 X，将数据存入其中，使用 mannkendall() 函数对数据进行计算。

下面是一个简单的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import mannkendall

# 定义数据数组 X
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])

# 使用 mannkendall() 函数计算数据的趋势
trend, h, p, z, Tau, s = mannkendall(X)

# 输出结果  
print('趋势：', trend)  
print('h：', h)  
print('p 值：', p)  
print('z 值：', z)  
print('Tau 值：', Tau)  
print('s 值：', s) 

输出结果：
趋势： -1.0
h： True
p 值： 0.14625711542137208
z 值： -1.4728707582414138
Tau 值： -0.6666666666666667
s 值： 6.0

其中，trend 表示数据的趋势，1 表示上升，-1 表示下降，0 表示无趋势。h 表示对于此数据，是否可以拒绝原假设。p 值表示此趋势的显著性水平，越低表示越显著。z 值和 Tau 值是计算趋势显著性的统计量，s 值表示数据对的数量。

总之，mann-kendall 检验代码的实现主要依赖于 Scipy 库的 mannkendall 模块，调用该模块的 mannkendall() 函数即可实现趋势的计算和显著性检验。