def compute_texture_features(images): contrast = [] energy = [] correlation = [] entropy_list = [] for img in images: glcm = graycomatrix(img, [1], [0], 256, symmetric=True, normed=True) contrast.append(graycoprops(glcm, 'contrast')[0][0]) energy.append(graycoprops(glcm, 'energy')[0][0]) correlation.append(graycoprops(glcm, 'correlation')[0][0]) entropy_list.append(entropy(glcm.ravel())) return np.array(contrast), np.array(energy), np.array(correlation), np.array(entropy_list)，根据这个代码输出的两组结果进行差异性分析的代码

假设这个函数返回的结果是两个数组contrast1和contrast2，可以使用t检验或者Wilcoxon秩和检验来检验两个样本的均值是否有显著差异。

使用t检验：

from scipy.stats import ttest_ind

t_stat, p_value = ttest_ind(contrast1, contrast2)

if p_value < 0.05:
    print("There is a significant difference between the two groups.")
else:
    print("There is no significant difference between the two groups.")

使用Wilcoxon秩和检验：

from scipy.stats import wilcoxon

statistic, p_value = wilcoxon(contrast1, contrast2)

if p_value < 0.05:
    print("There is a significant difference between the two groups.")
else:
    print("There is no significant difference between the two groups.")

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def compute_texture_features(images): contrast = [] energy = [] correlation = [] entropy_list = [] for img in images: glcm = graycomatrix(img, [1], [0], 256, symmetric=True, normed=True) contrast.append(graycoprops(glcm, 'contrast')[0][0]) energy.append(graycoprops(glcm, 'energy')[0][0]) correlation.append(graycoprops(glcm, 'correlation')[0][0]) entropy_list.append(entropy(glcm.ravel())) return np.array(contrast), np.array(energy), np.array(correlation), np.array(entropy_list)，根据这个代码输出的两组结果进行差异性分析的代码

要进行差异性分析，需要先确定两组结果的差异性指标。可以使用t检验、方差分析（ANOVA）等方法进行分析。

以下是使用t检验进行差异性分析的示例代码：

from scipy.stats import ttest_ind

# 假设有两组结果，分别为result1和result2
result1 = compute_texture_features(images1)
result2 = compute_texture_features(images2)

# 计算均值和标准差
mean1, mean2 = np.mean(result1), np.mean(result2)
std1, std2 = np.std(result1), np.std(result2)

# 计算t值和p值
t, p = ttest_ind(result1, result2, equal_var=False)

if p < 0.05:
    print("差异显著")
else:
    print("差异不显著")

如果结果的p值小于0.05，则认为两组结果差异显著。如果p值大于0.05，则认为两组结果差异不显著。

需要注意的是，这里使用了t检验的独立样本t检验，假设两组结果独立且方差不相等。如果需要进行配对样本t检验，可以使用scipy库中的`ttest_rel`函数。如果需要进行方差分析，可以使用scipy库中的`f_oneway`函数。