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在Python中，CDF（累积分布函数）通常用于描述概率分布
首先，确保已经安装了scipy库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install scipy 接下来，我们将使用scipy.stats模块中的norm类来计算正态分布的CDF。这里是一个例子：
import numpy as np from scipy.stats import norm # 设置参数 mu = 0 # 均值 sigma = 1 # 标准差 x = np.linspace(-3, 3, 100) # 在-3到3之间生成100个等间隔的点 # 计算CDF cdf = norm.cdf(x, mu, sigma) print("CDF values:", cdf) 在这个例子中，我们计算了正态分布（均值为0，标准差为1）在-3到3之间的CDF值。你可以根据需要修改mu、sigma和x的值来计算不同参数下的CDF。
注意：norm.cdf()函数的第一个参数是一个数值或数组，表示要计算CDF的点；第二个参数是分布的均值；第三个参数是分布的标准差。其他概率分布（如t分布、伽马分布等）也可以使用类似的方法计算CDF。
