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Python探索性测试是一种在Python编程语言中用于数据分析和探索的技术。该技术可以帮助数据科学家们快速有效地分析大量数据，发现数据集中的潜在模式，并生成假设以进行更深入的分析。

Python探索性测试通常包括以下步骤：

1. 收集数据：收集要分析的数据

2. 清洗数据：清理不完整、错误或重复的数据

3. 探索性可视化：使用图表和可视化工具来观察数据的分布和趋势

4. 描述性统计：计算数据的基本统计指标，如平均值、中位数、标准差等

5. 假设检验：设计并执行实验来测试关于数据的假设

以下是一个简单的Python探索性测试的例子，假设我们有一组身高数据，需要分析这些数据并研究数据集中的潜在模式：

python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('height.csv')

# 清洗数据
clean_data = data.dropna()

# 探索性可视化
plt.hist(clean_data['height'])
plt.show()

# 描述性统计
mean_height = clean_data['height'].mean()
median_height = clean_data['height'].median()
std_height = clean_data['height'].std()

print("平均身高：", mean_height)
print("中位数身高：", median_height)
print("身高标准差：", std_height)

# 假设检验
from scipy.stats import ttest_1samp

t_stat, p_val = ttest_1samp(clean_data['height'], 170)

if p_val < 0.05:
print("拒绝原假设，即样本平均值与给定值不同")
else:
print("无法拒绝原假设，即样本平均值与给定值相同")


在此示例中，我们使用了Python库Pandas和Matplotlib来读取数据并可视化它们。我们还计算了描述性统计指标，并进行了一个简单的假设检验来测试关于数据集的假设。这些步骤可以帮助我们更好地了解数据并发现潜在模式，为进一步分析奠定基础。