我想测试两个信号是否具有相同的分布，但是我不确定如何解释使用Kolmogorov-Smirnov获得的结果。
from scipy.stats import ks_2samp
#Result 1
ks_2samp(X, Y)
Ks_2sampResult(statistic=0.9609858416360776, pvalue=0.0)
#Result 2
ks_2samp(X, Z)
Ks_2sampResult(statistic=0.22699528054535922, pvalue=0.0)
#Result 3
ks_2samp(X, A)
Ks_2sampResult(statistic=0.0628631358154169, pvalue=2.2469873930819826e-82)
#Result 4
ks_2samp(X, B)
Ks_2sampResult(statistic=0.0060199265862611595, pvalue=0.3524473755058249)
在结果1中，p_value小于0.05，所以我可以拒绝原假设，这意味着它们的分布不相同吗？
结果2和3是否相同？
查看结果4，p_value是否大于0.05，这意味着它们来自同一分布？
据我所知： D统计量是两个样本的绝对最大距离。该数字越接近0，则两个样本从同一分布中抽取的可能性就越大。
k-s检验返回的p值与其他p值具有相同的解释。如果p值小于您的显着性水平，则您拒绝零假设，即两个样本均来自同一分布。 我怎么知道我的重要性等级？
如何根据D和p_value判断它们是否来自同一分布？
谢谢，R