在Python中，您可以使用matplotlib和scipy库来绘制CDF（累积分布函数）的图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
# 定义一个正态分布的例子
mu, sigma = 0, 1 # 均值和标准差
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 100) # 生成x轴上的点
y = norm.cdf(x, mu, sigma) # 计算相应的CDF值
# 绘制CDF图像
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('CDF')
plt.title('CDF of a Normal Distribution (mu=0, sigma=1)')
plt.grid()
plt.show()
这段代码首先导入了所需的库，然后定义了一个正态分布（均值为0，标准差为1）。接下来，我们生成了x轴上的点，并计算了相应的CDF值。最后，我们使用matplotlib绘制了CDF图像。
您可以根据需要修改mu和sigma参数以及x轴上的点来绘制不同分布的CDF图像。对于其他分布，您可以使用scipy.stats中的其他函数，例如uniform、expon等。
