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Python:如何获得连续数据值的累积分布函数？

Python中可以使用SciPy库的stats模块来获得连续数据值的累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一组连续数据值
data = np.random.normal(size=100)

# 计算累积分布函数
cdf = stats.cumfreq(data, numbins=100)

# 获取累积分布函数的值
cdf_values = cdf.cumcount / len(data)

# 打印结果
print(cdf_values)

上述代码中，首先使用numpy库生成了一组随机的连续数据值。然后使用stats模块的cumfreq函数计算了数据的累积频率分布。最后通过除以数据长度得到了累积分布函数的值。

累积分布函数（CDF）是描述随机变量的概率分布的函数，它给出了随机变量取值小于或等于给定值的概率。在统计学和概率论中，CDF是一种常用的工具，用于描述和分析随机变量的分布情况。

对于Python中的累积分布函数计算，还可以使用其他的库和方法，比如NumPy库的histogram函数、matplotlib库的hist函数等。具体选择哪种方法取决于具体的需求和使用场景。

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