这篇文章主要讲解了如何实现Python数据正态性检验，内容清晰明了，对此有兴趣的小伙伴可以学习一下，相信大家阅读完之后会有帮助。
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。
在Python中，主要有以下检验正态性的方法：
1.scipy.stats.shapiro ——Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数据符合正态分布。
注：适用于小样本。
其函数定位为：
def shapiro(x):
"""
Perform the Shapiro-Wilk test for normality.
The Shapiro-Wilk test tests the null hypothesis that the
data was drawn from a normal distribution.
Parameters
----------
x : array_like
Array of sample data.
Returns
-------
W : float
The test statistic.
p-value : float
The p-value for the hypothesis test.另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。