导语：
本文主要介绍了关于python中T检验如何理解的相关知识，包括python中lstrip，以及python相关系数显著性检验这些编程知识，希望对大家有参考作用。
说明
1、T检验，又称student t检验，主要用于样本量较小（如n-30）、总体标准差σ未知的正态分布。
T检验是利用t分布理论推断差异的概率，比较两个均值之间的差异是否显着。 T检验可分为单总体检验、双总体检验和配对样本检验。
2、常用于自变量X为离散数据，自变量Y为连续数据（x只能是2种），且数据必须呈正态分布。
实例
import numpy
import scipy
from scipy import stats
#stats.norm.rvs是从均值为5，标准差为10的分布中抽取10个数
data1=stats.norm.rvs(loc=5,scale=10,size=10)
data2=stats.norm.rvs(loc=5,scale=20,size=10)
print(stats.levene(data1, data2)) #如果返回结果的p值远大于0.05，那么我们认为两总体具有方差齐性。
#如果两总体不具有方差齐性，需要加上参数equal_val并设定为False。
print (stats.ttest_ind(data1, data2, equal_var=True))
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
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