当我对大型数据集使用scipy.stats.kstest（）时，p_value为0

Question

我有一个独特的系列，有频率，想知道它们是否来自正态分布，所以我使用scipy.stats.kstest进行了Kolmogorov-Smirnov测试。因为据我所知，该函数只需要一个列表，所以在将其放入函数之前，我将频率转换为列表。但是，由于pvalue = 0.0，结果很奇怪

原始数据和我的代码的直方图如下：Histogram of my dataset

[In]: frequencies = mp[['c','v']]

[In]: print frequencies
         c      v
31  3475.8   18.0
30  3475.6   12.0
29  3475.4   13.0
28  3475.2    8.0
20  3475.0   49.0
14  3474.8   69.0
13  3474.6   79.0
12  3474.4   78.0
11  3474.2   78.0
7   3474.0  151.0
6   3473.8  157.0
5   3473.6  129.0
2   3473.4  149.0
1   3473.2  162.0
0   3473.0  179.0
3   3472.8  145.0
4   3472.6  139.0
8   3472.4   95.0
9   3472.2  103.0
10  3472.0  125.0
15  3471.8   56.0
16  3471.6   75.0
17  3471.4   70.0
18  3471.2   70.0
19  3471.0   57.0
21  3470.8   36.0
22  3470.6   22.0
23  3470.4   20.0
24  3470.2   12.0
25  3470.0   23.0
26  3469.8   13.0
27  3469.6   17.0
32  3469.4    6.0

[In]: testData = map(lambda x: np.repeat(x[0], int(x[1])), frequencies.values)

[In]: testData = list(itertools.chain.from_iterable(testData))

[In]: print len(testData)
2415

[In]: print np.unique(testData)
[ 3469.4  3469.6  3469.8  3470.   3470.2  3470.4  3470.6  3470.8  3471.
  3471.2  3471.4  3471.6  3471.8  3472.   3472.2  3472.4  3472.6  3472.8
  3473.   3473.2  3473.4  3473.6  3473.8  3474.   3474.2  3474.4  3474.6
  3474.8  3475.   3475.2  3475.4  3475.6  3475.8]

[In]: scs.kstest(testData, 'norm')
KstestResult(statistic=1.0, pvalue=0.0)

首先感谢大家。