Python中的冪率分布是概率分布函數之一，可以用于描述在一組數據中，出現較小值的頻率高于出現較大值的頻率。在實際應用中，冪率分布常用于研究自然現象中的某種規律性。

Python中計算冪率分布的方法很簡單，只需要導入scipy庫的powerlaw模塊即可。下面是一段計算冪率分布的代碼：

import numpy as np
from scipy import stats
# 生成數據
x = np.random.power(2, 1000)
# 計算分布參數
fit = stats.powerlaw.fit(x, loc=0)
# 繪制分布圖形
plt.hist(x, bins=50, density=True)
plt.plot(x, stats.powerlaw.pdf(x, *fit), lw=3, alpha=0.6)
plt.show()

以上代碼中，我們首先使用numpy庫生成了一組符合冪率分布的隨機數據x，然后利用scipy庫中的powerlaw模塊計算了x的分布參數fit。最后使用matplotlib庫繪制了x的分布圖形。

需要注意的是，冪率分布通常只適用于長尾分布，即有大量極端值的情況下。如果數據集合不符合這個條件，使用冪率分布計算很可能得到不準確的結果。