如何在Python中计算两个累积样本分布之间的最大距离？

在Python中计算两个累积样本分布之间的最大距离可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库：首先，需要导入numpy和scipy库来进行数值计算和统计分析。

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

1. 准备数据：将两个累积样本分布表示为一维数组。

sample1 = np.array([0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9])
sample2 = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0])

1. 计算最大距离：使用cdist函数计算两个样本分布之间的距离矩阵，并找到矩阵中的最大值。

dist_matrix = cdist(sample1.reshape(-1, 1), sample2.reshape(-1, 1), 'chebyshev')
max_distance = np.max(dist_matrix)

在上述代码中，我们使用了切比雪夫距离（chebyshev）作为距离度量，你也可以根据实际需求选择其他距离度量方法，如欧氏距离（euclidean）或曼哈顿距离（cityblock）。

最后，你可以将最大距离打印出来或进行其他进一步的处理。

这是一个简单的示例，用于计算两个累积样本分布之间的最大距离。对于更复杂的情况，你可能需要考虑更多的因素和技术。