在数据分析和统计学中，正态性检验是评估数据是否符合正态分布的重要步骤。✨ 使用Python进行正态性检验非常方便，不仅能帮助我们快速判断数据特性，还能为后续分析提供可靠依据。
首先，确保安装了必要的库如`scipy`和`matplotlib`。可以通过命令`pip install scipy matplotlib`完成安装。接着，利用`scipy.stats`中的`shapiro()`或`normaltest()`函数进行正态性检验。这两种方法都能有效检测数据的正态分布情况，其中`shapiro()`更适合小样本，而`normaltest()`适用于大样本。💡
此外，可视化工具如直方图和QQ图（Quantile-Quantile Plot）也是直观判断数据分布的有效手段。通过`matplotlib.pyplot.hist()`和`scipy.stats.probplot()`可以轻松绘制这些图表，进一步辅助判断数据是否满足正态性假设。📊
掌握正态性检验的方法，不仅能提升数据分析的准确性，还能增强模型预测的效果。快来试试吧！🚀
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