>>> import numpy as np
>>> from scipy import stats
>>> np.random.seed(0)
>>> stats.binom(10, 0.5).rvs(10)   # n=10, p=0.5인 이항 분포에서 rvs 함수로 표본 10개 추출
array([5, 6, 5, 5, 5, 6, 5, 7, 8, 5])

>>> stats.norm().rvs(10)   # 평균은 0이고, 표준편차가 1인 정규 분포에서 표본 10개 추출
array([ 0.14404357, 1.45427351,  0.76103773, 0.12167502,  0.44386323,
        0.33367433, 1.49407907, -0.20515826, 0.3130677 , -0.85409574])

>>> stats.uniform().rvs(10)    # 0~1 사이에 정의된 균일 분포에서 표본 10개 추출
array([0.14335329, 0.94466892, 0.52184832, 0.41466194, 0.26455561,
       0.77423369, 0.45615033, 0.56843395, 0.0187898 ,  0.6176355 ])

>>> stats.chi2(df=2).rvs(10)   # 자유도가 2인 카이제곱 분포에서 표본 10개 추출
array([1.89399336, 1.91909595, 5.75583016, 2.29027792, 0.89103699,
       1.14906482, 2.3922156 , 0.12423059, 2.19782496, 2.22119487])

>>> x = stats.uniform().rvs(20)   # 균일 분포에서 표본 20개 추출
>>> k2, p = stats.normaltest(x)   # x에 대한 정규성 검정
>>> print(p)   #정규성 검정의 p값을 출력
0.0975604