您不能直接转换“.”。py "文件到an "。m”文件。但是，你可以在Matlab中编写一个类似的程序，并将其保存为一个”。m”文件。或者，您也可以用Python编写一个转换程序来转换您的”。py "文件到一个"。m”文件。
t检验的显著性p值python_PythonP值p值是关于假设的强度。 我们基于⼀些统计模型建⽴假设，并使⽤p值⽐较模型的有效性。 获得p值的⼀种⽅法是使⽤T检验。
这是对零假设的双侧检验，即独⽴观察值'a'的样本的期望值(平均值)等于给定的总体均值popmean。看看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs = stats.norm.rvs(loc = 5, scale = 10, size = (50,2))
print (stats.ttest_1samp(rvs,5.0))
执⾏上⾯⽰例代码，得到以下结果 -
Ttest_1sampResult(statistic = array([-1.40184894, 2.70158009]),
pvalue = array([ 0.16726344, 0.00945234]))
⽐较两个样本
在下⾯的例⼦中，有两个样本可以来⾃相同或不同的分布，想要测试这些样本是否具有相同的统计特性。
ttest_ind - 计算两个独⽴样本得分的T检验。 对于两个独⽴样本具有相同平均(预期)值的零假设，这是⼀个双侧检验。 该测试假设⼈⼝默认具有相同的差异。
如果观察到来⾃相同或不同⼈群的两个独⽴样本，那么可以使⽤这个测试。 让我们来看下⾯的⼀个例⼦。
from scipy import stats
rvs1 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
rvs2 = stats.norm.rvs(loc = 5,scale = 10,size = 500)
print (stats.ttest_ind(rvs1,rvs2))
执⾏上⾯⽰例代码，得到以下结果 -
Ttest_indResult(statistic = -0.67406312233650278, pvalue = 0.50042727502272966)
可以使⽤相同长度的新数组进⾏测试，但具有不同的含义。 在loc中使⽤不同的值并测试相同的值。
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