Python数据正态性检验实现过程
本文详细介绍在Python中使用scipy库进行数据正态性检验的多种方法。涵盖Shapiro-Wilk检验（适用于小样本）、K-S检验、normaltest、Anderson-Darling检验以及偏度和峰度检验。通过具体函数定义、参数说明及代码示例，帮助开发者掌握如何判断数据是否符合正态分布，为T检验等统计分析奠定基础。
2026-10-13
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本文详细介绍在Python中使用scipy库进行数据正态性检验的多种方法。涵盖Shapiro-Wilk检验（适用于小样本）、K-S检验、normaltest、Anderson-Darling检验以及偏度和峰度检验。通过具体函数定义、参数说明及代码示例，帮助开发者掌握如何判断数据是否符合正态分布，为T检验等统计分析奠定基础。
本文详细介绍Python中json模块的使用方法，涵盖字典与JSON字符串的相互转换。重点解析json.dumps和json.loads函数的参数配置，如ensure_ascii、indent和sort_keys的作用，并演示如何将数据写入JSON文件及从文件读取数据，提供完整代码示例。
本文详细介绍Python中利用numpy库进行数组拼接的两种主要方式：np.append和np.concatenate。通过具体代码示例，解析一维及多维数组在指定axis维度下的拼接行为，重点说明concatenate在处理高维数据时如何通过axis参数控制元素添加方向，帮助开发者掌握高效的数据处理技巧。
本文详细介绍Python中稀疏矩阵的创建与参数保存方法。通过scipy.sparse.coo_matrix构建稀疏矩阵，利用todense转换为密集矩阵，并演示如何使用numpy.save和np.savez保存单个或多个数组及稀疏矩阵。最后讲解如何加载.npz文件并提取参数名称与值，适用于模型训练中的参数持久化场景。
本文详细介绍Python中Matplotlib库的figure函数关键参数，包括尺寸、分辨率及颜色设置。通过具体代码示例演示如何使用subplot创建子图并分别设置绘图属性，以及如何在同一画布中混合显示散点图和折线图。掌握plt.show()的正确调用时机，即可实现复杂的多图形组合展示。
本文深入解析Python中try-except异常捕获机制，涵盖备用程序配置、单/多异常捕获、通用Exception混用、else无异常执行及finally始终执行等核心场景，结合代码示例说明如何在循环中处理ZeroDivisionError与TypeError，确保程序稳定运行。
本文介绍利用Python结合Selenium与Web接口技术，实现无账号、无IP限制地批量获取全国企业基本信息的方法。通过对比Selenium登录验证、Requests Cookie请求等方案的局限性，最终确定仅依赖IP代理即可有效获取可公开展示的企业数据，为数据分析提供基础素材。
本文介绍使用Python3解压IPA包并提取文件大小的方法，同时详细对比了合并两个有序数组的两种思路：第一种直接合并后排序效率较低；第二种通过比较头元素并移除的方式虽逻辑直观但remove操作耗时。最终推荐采用索引比较法替代移除操作，实现更高效的合并排序。
本文介绍在 Jupyter Notebook 中通过自定义 Python 函数将矩阵转换为 Latex 格式以实现美观显示的方法，同时提供使用 np.set_printoptions 解决 numpy 大数组显示不全的两种配置方案，帮助开发者优化数据可视化效果。
本文通过Python的matplotlib模块，演示如何绘制包含曲线、离散点、注释文本及箭头的图形。详细解析了plt.plot、plt.annotate、plt.quiver等核心函数的参数用法，以及坐标轴范围设置和子图创建方法，帮助开发者快速掌握基础绘图技巧。
本文介绍了如何使用 Python 的 openpyxl 库在 Excel 中插入折线图，提供了完整的代码实现与参数说明。同时补充了使用 Plotly 库绘制折线图的配置方法，涵盖数据轨迹、样式设置及布局调整，为数据可视化提供实用参考。
本文介绍如何使用Python Matplotlib库自定义图表样式，重点讲解如何去除坐标轴边框以及将图例灵活放置于图表下方。通过具体代码示例，演示了横标线设置、坐标轴刻度隐藏及图例居中定位的方法，帮助开发者实现更简洁专业的数据可视化效果。
