CDF（累积分布函数，Cumulative Distribution Function）是一种描述概率分布的方法，它表示了不大于某个值的概率。在Python数据分析中，CDF函数通常用于以下场景：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.randn(1000)
cdf = np.cumsum(data) / len(data)
plt.plot(cdf)
plt.show()
def quantile(data, p):
cdf = np.cumsum(data) / len(data)
return np.interp(p, cdf, data)
data = np.random.randn(1000)
median = quantile(data, 0.5)
风险评估：在金融领域，CDF函数可以用来评估信用风险、市场风险等。例如，我们可以使用CDF函数计算某个信用等级的违约概率。
假设检验：在统计学中，CDF函数可以用来进行假设检验。例如，我们可以使用CDF函数检验两组数据是否来自同一分布。
总之，CDF函数在Python数据分析中具有广泛的应用场景，可以帮助我们更好地理解和处理数据。
