Python 是一門優(yōu)秀的編程語言，它不僅在 Web 開發(fā)中表現(xiàn)出色，還能夠進行科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析等方向的工作。其中，求分布函數(shù)也是 Python 常用的方向之一。接下來，我們將介紹 Python 中求分布函數(shù)的方法。

import scipy.stats as st
# 求正態(tài)分布的累計分布概率值
x = 1.96
mean = 0
std = 1
print(st.norm.cdf(x, mean, std))
# 求正態(tài)分布的反向累計分布概率值（即分位點）
p = 0.95
print(st.norm.ppf(p, mean, std))
# 求 t 分布的累計分布概率值
x = 1.96
df = 10
print(st.t.cdf(x, df))
# 求 t 分布的反向累計分布概率值（即分位點）
p = 0.95
print(st.t.ppf(p, df))
# 求 χ2 分布的累計分布概率值
x = 16.92
df = 5
print(st.chi2.cdf(x, df))
# 求 χ2 分布的反向累計分布概率值（即分位點）
p = 0.95
print(st.chi2.ppf(p, df))
# 求 F 分布的累計分布概率值
x = 3.89
dfn = 5
dfd = 10
print(st.f.cdf(x, dfn, dfd))
# 求 F 分布的反向累計分布概率值（即分位點）
p = 0.95
print(st.f.ppf(p, dfn, dfd))

以上代碼展示了 Python 中求正態(tài)分布、t 分布、χ2 分布、F 分布的主要方法。其中，scipy 包中提供了一系列概率分布函數(shù)方法，這些方法可基于指定的分布參數(shù)計算對應(yīng)的累計分布概率值或反向累計分布概率值（即分位點）。

最后，我們需要注意的是，當(dāng)進行分布函數(shù)計算時，需要牢記所選分布的參數(shù)范圍及是否滿足假設(shè)前提條件，以免產(chǎn)生錯誤的分析結(jié)果。