ss.ttest_ind

`ss.ttest_ind` 是 scipy 中用于进行两个独立样本之间的 t 检验的函数，其中 `ss` 为 `scipy.stats` 的别名。它可以用来判断两个独立样本的均值是否有显著差异。

函数的用法如下：

ss.ttest_ind(a, b, axis=0, equal_var=True, nan_policy='propagate')

其中，参数 `a` 和 `b` 分别为要进行比较的两个独立样本，可以是列表、数组或者 Series 等类型的数据；参数 `axis` 表示要进行比较的轴，如果是 0（默认值），则表示按列进行比较，如果是 1，则表示按行进行比较；参数 `equal_var` 表示是否假设两个独立样本方差相等，如果为 True（默认值），则表示假设方差相等，如果为 False，则表示假设方差不相等；参数 `nan_policy` 表示在遇到缺失值时的处理方式，如果是 'propagate'（默认值），则表示将缺失值传播到结果中，如果是 'raise'，则表示在遇到缺失值时抛出异常。

函数的返回值为一个元组，包含两个值：t 统计量和 p 值。其中，t 统计量表示两个独立样本均值之差与标准误差比值的大小，p 值表示在原假设为两个独立样本均值相等的情况下，观察到当前 t 统计量或更极端情况下，出现当前样本结果的概率。

需要注意的是，进行 t 检验前需要先检查数据是否符合 t 检验的假设条件，如正态性和方差齐性等。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp.indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values),\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示name 'dp' is not defined

看起来你的代码中有一个变量名错误。在第4行，你将 `df.groupby(by="department").indices` 存储在变量 `dp_indices` 中，而在第6行，你试图使用 `dp` 来引用 `dp_indices`。因此，您需要将第6行中的 `dp` 替换为 `dp_indices`，以便代码可以正常工作。下面是修改后的代码：

import numpy as np
import scipy.stats as ss
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df=pd.read_csv("./HR.csv")
dp_indices=df.groupby(by="department").indices
sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values
technical_values=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values

dp_keys=list(dp_indices.keys())
dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys),len(dp_keys)])

for i in range(len(dp_keys)):
    for j in range(len(dp_keys)):
        p_value=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,
                             df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1]
        dp_t_mat[i][j]=p_value

sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys)
plt.show()

请注意，我还更正了第10行和第12行中的变量名拼写错误。

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_csv("./HR.csv") dp_indices=df.groupby(by="department").indices sales_values=df["left"].iloc[dp_indices["sales"]].values technical_vlues=df["left"].iloc[dp_indices["technical"]].values dp_keys=list(dp_indices.keys()) dp_t_mat=np.zeros([len(dp_keys)],[len(dp_keys)]) for i in range(len(dp_keys)): for j in range(len(dp_keys)): p_vlaue=ss.ttest_ind(df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[i]]].values,\ df["left"].iloc[dp_indices[dp_keys[j]]].values)[1] dp_t_mat[i][j]=p_value sns.heatmap(dp_t_mat,xticklabels=dp_keys,yticklabels=dp_keys) plt.show()提示Field elements must be 2- or 3-tuples, got '10'

这个错误信息提示说期望的输入应该是2-或3元组，但是你传入的是一个整数'10'。根据你的代码，这个错误很可能是由于你在创建dp_t_mat数组的时候，使用了不正确的方式来指定数组的形状。

可以看到，你创建dp_t_mat数组的时候，使用的是np.zeros函数，但是你只传入了一个参数，这个参数是一个长度为len(dp_keys)的一维数组。正确的方式应该是传入一个二元组，表示数组的形状，就像这样：

dp_t_mat = np.zeros([len(dp_keys), len(dp_keys)])

这样就能够创建一个二维数组，第一维的长度为len(dp_keys)，第二维的长度也为len(dp_keys)，然后你就可以在这个数组中存储你计算得到的p值了。