python 实现Kolmogorov-Smirnov 方法做正态分布检验

您好！关于您的问题，我可以回答。您可以使用 Python 的 SciPy 模块中的 kstest() 函数来进行 Kolmogorov-Smirnov 正态分布检验。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm, kstest

data = np.random.normal(size=1000)  # 随机生成 1000 个符合正态分布的样本
stat, p = kstest(data, norm.cdf)  # 进行 KS 检验
print("Stat = {:.4f}, p-value = {:.4f}".format(stat, p))

其中，norm.cdf 代表正态分布的累积分布函数。返回值中的 stat 表示 KS 统计量，p 代表对应的 p-value。

希望能够帮到您！如果您有其他问题，欢迎随时提出。