Python 随机性检验
随机性检验是一种用于评估数据是否具有随机特性的统计方法。在 Python 中，可以使用多种库和函数来进行随机性检验。
1. `numpy.random` 模块：提供了生成伪随机数的功能，可以用于模拟实验、生成测试数据等场景。例如，使用 `np.random.rand()` 函数可以生成指定数量的随机浮点数。
2. `scipy.stats` 模块：提供了多种统计分布和检验方法，包括卡方检验、t 检验、F 检验等。例如，使用 `stats.chisquare()` 函数可以进行卡方检验。
3. `pandas` 库：可以用于处理和分析数据集，包括生成随机样本。例如，使用 `pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5))` 可以生成一个包含 10 行、5 列的随机数矩阵。
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