python正态检验_python中一个分布的正态性检验

我有一些从雷达卫星图像中采集的数据，想对其进行一些统计测试。在这之前，我想做一个正态性测试，这样我就可以确定我的数据是正态分布的。我的数据看起来是正态分布的，但是当我执行测试时，我得到的p值是0，这表明我的数据不是正态分布的。

我已经附上了我的代码以及输出和分布的柱状图(我对python比较陌生，所以如果我的代码有任何笨拙之处，我会道歉)。如果我做错了什么，有人能告诉我吗？从我的柱状图上很难相信我的数据不是正态分布的？values = 'inputfile.h5'

f = h5py.File(values,'r')

dset = f['/DATA/DATA']

array = dset[...,0]

print('normality =', scipy.stats.normaltest(array))

max = np.amax(array)

min = np.amin(array)

histo = np.histogram(array, bins=100, range=(min, max))

freqs = histo[0]

rangebins = (max - min)

numberbins = (len(histo[1])-1)

interval = (rangebins/numberbins)

newbins = np.arange((min), (max), interval)

histogram = bar(newbins, freqs, width=0.2, color='gray')

plt.show()

打印此：(41099.095955202931，0.0)。第一个元素是卡方值，第二个是p值。

我已把所附的资料制成图表。我想当我处理负值的时候，它会引起一个问题，所以我把这些值正常化了，但是问题仍然存在。

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