scipy.stats.kstest

scipy.stats.kstest是一个用于执行Kolmogorov-Smirnov检验的函数。该函数用于检验一个样本是否符合一个给定的概率分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法，它不需要对数据的分布做出任何假设。该函数返回两个值：统计量和p值。统计量是一个测量样本与给定分布之间的距离的值，p值是一个测量样本是否符合给定分布的概率值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即样本不符合给定分布。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally dis请一行一行的解释代码

import numpy as np

这一行代码导入了名为 numpy 的 Python 库，并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于数值计算的重要库，提供了丰富的数学函数和数据结构，如数组、矩阵等。

import pandas as pd

这一行代码导入了名为 pandas 的 Python 库，并将其重命名为 pd。pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的重要库，提供了数据读取、清洗、转换、分组、聚合等功能，支持的数据结构包括 Series 和 DataFrame。

from scipy.stats import kstest

这一行代码从 scipy.stats 库中导入了 kstest 函数。scipy.stats 是 Python 中用于统计分析的库，提供了丰富的概率分布、随机变量、假设检验、统计描述等功能。

# from sklearn import preprocessing

这一行代码是注释行（以 # 开头），表示该代码行不会被执行。它原本是导入名为 preprocessing 的 Python 库，用于数据预处理和特征工程。但是，在这段代码中并没有使用到 preprocessing 库，因此被注释掉了。

# get a column from dataframe

这一行代码也是注释行，表示下面的 select_data 函数是用于从 DataFrame 中获取指定列的函数。

def select_data(data, ny):
yName = data.columns[ny]
Y = data[yName]
return Y

这段代码定义了一个名为 select_data 的函数，该函数接受两个参数：data 和 ny，分别表示要获取数据的 DataFrame 和要获取的列的索引。函数首先获取指定列的名称 yName，然后从 DataFrame 中获取该列的数据 Y，并返回 Y。

stats.kstest

scipy.stats.kstest是一个用于执行Kolmogorov-Smirnov检验的函数。该函数用于检验一个样本是否符合一个给定的概率分布。Kolmogorov-Smirnov检验是一种非参数检验方法，它不需要对数据的分布做出任何假设。该函数返回两个值：统计量和p值。统计量是一个测量样本与给定分布之间的距离的值，p值是一个测量样本是否符合给定分布的概率值。如果p值小于显著性水平，则可以拒绝原假设，即样本不符合给定分布。