python - 对两个字典执行两个样本 Kolmogorov-Smirnov 检验

Question

我有两个字典，其中包含两个离散分布:A={1: 300, 2: 400, 4: 20,...} 和 B={2: 100, 3:200，4:75，...}。我想检查它们的相似程度，并考虑执行两个样本Kolmogorov-Smirnov 检验。

我检查了scipy function但它似乎只适用于 numpy 数组，我如何在我的数据上执行它？

Answer 1

您可以轻松地将数据转换为numpy.array:

import numpy as np

my_keys = sorted(set([*A.keys(), *B.keys()]))

A_array = np.array(A.get(key,0) for key in my_keys)
B_array = np.array(B.get(key,0) for key in my_keys)

我注意到 A 和 B 没有相同的键(例如，B 似乎不包含键“1” ) - 所以你需要注意这一点。为什么我找到了键的并集，并且如果字典中不存在键则强加值 0(我假设在这种情况下，您没有对该特定键的任何观察)。

现在这两个阵列可以兼容测试。