x=c（17.3,17.9,18.4,18.1,18.3,19.6,18.6,19.2,17.7,20.0,19.0,18.8,19.3,20.3,19.9）进行Cox-stuart趋势检验

你可以使用Python中的“cox_stuart”函数来进行Cox-Stuart趋势检验。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from pandas._libs.tslibs.timestamps import Timestamp
from statsmodels.tsa.stattools import cox_stuart

x = pd.Series([17.3, 17.9, 18.4, 18.1, 18.3, 19.6, 18.6, 19.2, 17.7, 20.0, 19.0, 18.8, 19.3, 20.3, 19.9],
index=[Timestamp('20220101'), Timestamp('20220102'), Timestamp('20220103'), Timestamp('20220104'),
Timestamp('20220105'), Timestamp('20220106'), Timestamp('20220107'), Timestamp('20220108'),
Timestamp('20220109'), Timestamp('20220110'), Timestamp('20220111'), Timestamp('20220112'),
Timestamp('20220113'), Timestamp('20220114'), Timestamp('20220115')])

trend, h, p, z, tau, s, var_s = cox_stuart(x, lags=1)

print("Cox-Stuart趋势检验结果:")
print("趋势:", trend)
print("统计值:", s)
print("p值:", p)

在此示例中，我们将数组x作为时间系列数据进行处理，该数组包含15个时间点的观测值。我们设置参数“lags”为1，以指定要考虑的拉格长度。函数返回趋势类型（上升、下降或不确定）、统计值、p值等有关趋势的统计信息。