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Python中的CDF（累积分布函数）函数可以用于计算多种概率分布类型的累积概率。在SciPy库中，有一个名为scipy.stats的模块，它提供了许多常见的概率分布类型及其相关的统计函数，包括CDF。
以下是一些常见的概率分布类型及其在scipy.stats模块中的对应函数：
- 均匀分布（Uniform）：
scipy.stats.uniform - 二项分布（Binomial）：
scipy.stats.binom - 正态分布（Normal）：
scipy.stats.norm - 伽马分布（Gamma）：
scipy.stats.gamma - 指数分布（Exponential）：
scipy.stats.expon - t分布（Student’s t）：
scipy.stats.t - 卡方分布（Chi-squared）：
scipy.stats.chi2 - F分布（Fisher’s F）：
scipy.stats.f - 泊松分布（Poisson）：
scipy.stats.poisson - 伯努利分布（Bernoulli）：
scipy.stats.bernoulli
要计算这些分布的CDF值，可以使用每个分布对象的cdf()方法。例如，要计算正态分布（均值为0，标准差为1）的CDF值，可以使用以下代码：
import scipy.stats as stats
mean = 0
std_dev = 1
x = 1.5 # 要计算CDF的点
normal_dist = stats.norm(loc=mean, scale=std_dev)
cdf_value = normal_dist.cdf(x)
print("CDF value at", x, "for Normal distribution:", cdf_value)
类似地，可以使用其他分布对象计算其他类型分布的CDF值。请注意，scipy.stats模块还提供了许多其他概率分布类型，详细信息可以参考官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html