在Python项目中集成CDF（Cumulative Distribution Function）函数库，可以使用scipy.stats模块
scipy库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：pip install scipy
scipy.stats模块：import scipy.stats as stats
根据需要选择合适的分布类型。例如，如果你想使用正态分布（Normal distribution），可以使用stats.norm。对于其他分布，请参考scipy.stats文档。
使用所选分布的cdf方法计算累积分布函数值。例如，对于正态分布，可以这样做：
# 设置正态分布的参数（均值和标准差）
mu = 0
sigma = 1
# 创建一个正态分布对象
normal_dist = stats.norm(loc=mu, scale=sigma)
# 计算特定值的累积分布函数值
x = 1.5
cdf_value = normal_dist.cdf(x)
print(f"CDF value at {x}: {cdf_value}")
这是一个使用scipy.stats模块计算正态分布累积分布函数值的示例。你可以根据需要更改分布类型和参数。
