在Python中，您可以使用SciPy庫中的scipy.stats模塊來計算累積分布函數（CDF）
pip install scipy
接下來，您可以編寫一個自定義的CDF函數。這里有一個例子，展示了如何為正態分布創建一個CDF函數：
import numpy as np
from scipy.stats import norm
def custom_cdf(x, mu=0, sigma=1):
"""
計算正態分布的累積分布函數值。
參數:
x (float): 要計算CDF的點。
mu (float): 正態分布的均值，默認值為0。
sigma (float): 正態分布的標準差，默認值為1。
返回:
float: 正態分布在x處的累積分布函數值。
"""
return norm.cdf(x, mu, sigma)
# 示例
x = 1.5
mu = 0
sigma = 1
result = custom_cdf(x, mu, sigma)
print(f"正態分布（μ={mu}, σ={sigma}）在x={x}處的CDF值為: {result}")
在這個例子中，我們導入了norm函數，它是SciPy庫中正態分布的實現。然后，我們定義了一個名為custom_cdf的函數，該函數接受3個參數：要計算CDF的點x，正態分布的均值mu和標準差sigma。最后，我們使用norm.cdf()方法計算CDF值并返回結果。
您可以根據需要修改此代碼以適應其他分布。只需導入相應的分布（如scipy.stats.beta或scipy.stats.expon）并將其用于CDF計算即可。
