KS检验（KolmogorovSmirnov检验）是一种非参数检验方法，用于判断一个样本是否来自于一个已知分布，在Python中，我们可以使用SciPy库中的kstest函数来进行KS检验，以下是详细的技术教学：

1、我们需要安装SciPy库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install scipy

2、接下来，我们导入所需的库和模块：

import numpy as np
from scipy.stats import kstest

3、准备数据，我们需要两个数组，一个是我们要检验的样本数据，另一个是已知的理论分布数据，我们有一个样本数据集sample_data，以及一个理论正态分布数据集theoretical_data：

sample_data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
theoretical_data = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

4、使用kstest函数进行KS检验，我们需要指定两个参数：第一个参数是我们的实际样本数据，第二个参数是理论分布数据，kstest函数会返回两个值：p值和D值，p值表示我们的样本数据与理论分布数据的拟合程度，D值表示最大偏差，通常情况下，如果p值小于显著性水平（例如0.05），则我们认为样本数据与理论分布数据有显著差异。

D, p_value = kstest(sample_data, theoretical_data)

5、输出结果，我们可以打印出p值和D值，以便查看KS检验的结果：

print("D值：", D)
print("p值：", p_value)

6、根据p值判断样本数据与理论分布数据的拟合程度，如果p值小于显著性水平（例如0.05），则我们认为样本数据与理论分布数据有显著差异；否则，我们认为样本数据与理论分布数据没有显著差异。

if p_value < 0.05:
    print("样本数据与理论分布数据有显著差异")
else:
    print("样本数据与理论分布数据没有显著差异")

通过以上步骤，我们可以在Python中使用SciPy库的kstest函数进行KS检验，需要注意的是，KS检验适用于连续型数据，对于离散型数据，我们可以考虑使用其他非参数检验方法，如卡方检验（Chisquared test）。