在Python中，CDF（累积分布函数）通常用于描述概率分布。累积分布函数表示的是某个随机变量小于或等于某个值的概率。在统计学和概率论中，累积分布函数是一种常用的描述概率分布的方法。
在Python中，你可以使用scipy.stats库中的累积分布函数来计算不同类型的概率分布，例如正态分布、指数分布等。这些函数通常以cdf为后缀，例如norm.cdf表示正态分布的累积分布函数。
以下是一个使用scipy.stats库计算正态分布累积分布函数的示例：
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 定义正态分布的参数
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
# 计算累积分布函数
x = np.linspace(-3, 3, 100)
cdf_values = norm.cdf(x, mu, sigma)
print(cdf_values)
在这个示例中，我们计算了正态分布（均值为0，标准差为1）在-3到3之间的累积分布函数值。