将F检验和t检验绘制表格的代码

在Python中，你可以使用pandas和matplotlib库来创建一个包含F检验和t检验结果的表格。这里是一个简单的例子，假设你已经有了两个数据集（比如两组样本的数据），并且计算了它们的均值、方差以及F统计量和t统计量。

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你有两组数据
group1 = np.random.normal(0, 1, 100)
group2 = np.random.normal(0.5, 1, 100)

# 计算均值、方差、F和t统计量
mean1, mean2 = np.mean(group1), np.mean(group2)
var1, var2 = np.var(group1, ddof=1), np.var(group2, ddof=1)
f_statistic, p_value_f = stats.f_oneway(group1, group2)  # 使用scipy.stats.f_oneway进行F检验
t_statistic, p_value_t = stats.ttest_ind(group1, group2)   # 使用scipy.stats.ttest_ind进行t检验

# 创建一个DataFrame存储结果
data = {'Group': ['Group 1', 'Group 2'],
        'Mean': [mean1, mean2],
        'Variance': [var1, var2],
       'F Statistic': f_statistic,
       'F P-value': p_value_f,
       'T Statistic': t_statistic,
       'T P-value': p_value_t}

df_results = pd.DataFrame(data)

# 用美化后的样式展示表格
df_results.style.format({'F Statistic': "{:.2f}", 'F P-value': "{:.4f}", 'T Statistic': "{:.2f}", 'T P-value': "{:.4f}"})

这个代码会生成一个表格，列出了两组数据的相关统计信息，并包含了F检验和t检验的结果。记得在实际应用中替换掉`group1`和`group2`为你的数据。