P-ValuetotesthypothesisshowsNaN

这个问题通常出现在样本大小过小或方差为零的情况下。可以通过在计算P-Value之前，首先检查数据的标准差是否为零，或者增加样本大小来解决该问题。以下是检查标准差是否为零的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

# 首先创建两个样本
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [0, 0, 0, 0, 0]

# 检查样本的标准差是否为零
if np.std(sample1) == 0 or np.std(sample2) == 0:
    print('标准差为零')
else:
    # 计算T-test的P-Value
    t, p = ttest_ind(sample1, sample2)
    print('P-Value:', p)

在上面的示例中，如果样本的标准差为零，则会输出'标准差为零”，否则将计算T-test的P-Value并输出。