在Python中，您可以使用SciPy库中的scipy.stats模块来计算累积分布函数（CDF）
pip install scipy
接下来，您可以编写一个自定义的CDF函数。这里有一个例子，展示了如何为正态分布创建一个CDF函数：
import numpy as np
from scipy.stats import norm
def custom_cdf(x, mu=0, sigma=1):
"""
计算正态分布的累积分布函数值。
参数:
x (float): 要计算CDF的点。
mu (float): 正态分布的均值，默认值为0。
sigma (float): 正态分布的标准差，默认值为1。
返回:
float: 正态分布在x处的累积分布函数值。
"""
return norm.cdf(x, mu, sigma)
# 示例
x = 1.5
mu = 0
sigma = 1
result = custom_cdf(x, mu, sigma)
print(f"正态分布（μ={mu}, σ={sigma}）在x={x}处的CDF值为: {result}")
在这个例子中，我们导入了norm函数，它是SciPy库中正态分布的实现。然后，我们定义了一个名为custom_cdf的函数，该函数接受3个参数：要计算CDF的点x，正态分布的均值mu和标准差sigma。最后，我们使用norm.cdf()方法计算CDF值并返回结果。
您可以根据需要修改此代码以适应其他分布。只需导入相应的分布（如scipy.stats.beta或scipy.stats.expon）并将其用于CDF计算即可。
