Python是一種功能強(qiáng)大的編程語言，它可以用于幾乎所有領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)科學(xué)。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，統(tǒng)計分析是非常重要的一部分。而正態(tài)檢驗則是統(tǒng)計學(xué)中的一個基本概念。

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一個正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集
data = np.random.normal(size=1000)
# 查看數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計信息
print('Mean:', np.mean(data))
print('Std:', np.std(data))
# 畫出數(shù)據(jù)的概率密度圖
plt.hist(data, bins=50, density=True, color='blue')
# 進(jìn)行正態(tài)檢驗
# 如果返回值的第二個值小于0.05，則代表數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布
result = stats.normaltest(data)
print('p-value:', result[1])
# 顯示圖像
plt.show()

以上代碼使用了Python中的NumPy、SciPy和Matplotlib庫，先生成一個包含1000個數(shù)據(jù)的正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集，然后使用Matplotlib庫畫出了數(shù)據(jù)的概率密度圖。接著利用SciPy庫中的stats.normaltest函數(shù)進(jìn)行正態(tài)檢驗，返回一個包含兩個值的元組，其中p值小于0.05時，則拒絕正態(tài)性假設(shè)，即認(rèn)為數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

正態(tài)檢驗在統(tǒng)計分析中非常有用，它可以幫助我們確定數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和建模。而Python作為一種非常流行的編程語言，具有豐富的統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化庫，可以極大程度地簡化數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程。