Python是一種高級程序設計語言，其中包含了許多強大的統計學習庫和函數，例如Numpy和Scipy。這些庫可用于求t檢驗，它是一種統計方法，用于比較兩個樣本之間差異是否顯著

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind
#創建兩個樣本
sample1 = [10, 15, 17, 20, 13, 21, 25, 24, 16, 12]
sample2 = [16, 22, 18, 24, 25, 19, 23, 27, 14, 15]
#進行t檢驗
t, p = ttest_ind(sample1, sample2)
#輸出結果
print("t統計量為：", t)
print("p值為：", p)

在上述代碼中，我們首先導入了Numpy和Scipy庫。隨后，我們創建了兩個樣本，其中第一個樣本包含10個實例，第二個樣本也包含10個實例。最后，我們使用ttest_ind函數進行t檢驗，該函數返回t統計量和p值

t統計量表示兩個樣本均值之間的差異。p值是雙側檢驗的概率值。如果p值小于顯著性水平（例如0.05），則我們拒絕原假設，即兩個樣本的均值不相等

使用Python進行t檢驗非常簡單且易于理解。通過Scipy庫提供的功能，我們可以輕松地進行假設檢驗，而無需手動計算t統計量和p值