如何判断数据是否符合正态分布

用到了就记一下= =太多了时间长了慢慢忘了。

1、Q-Q图

我们先看看标准的正态分布图：

stats.probplot(df1['3#3temp'], dist="norm", plot=plt)
plt.show()

结果：

2、直方图

plt.hist(df1['3#3temp'])

3、shapiro检验

stats.shapiro(df1[str(a)])

返回值可以看p值，越小就是符合。

最后再说一下= =如果数据不符合正态分布怎么办？
如果偏态不严重可以对数据取平方根来进行转换。如果偏态很严重，则可以对数据进行对数转换。