Python 是一種廣泛使用的編程語言，其中包含許多有用的工具和庫。在該語言的統(tǒng)計模塊中，標準庫 "scipy" 提供了多種概率分布函數(shù)，包括正太分布（也稱為高斯分布）。正太分布是一種常見的概率分布，也是許多統(tǒng)計方法的基礎(chǔ)。Python 提供了正太分布表，便于我們進行統(tǒng)計分析。

import scipy.stats as stats
# 創(chuàng)建正太分布對象
# loc: 均值
# scale: 標準差
norm_dist = stats.norm(loc=0, scale=1)
# 計算累積分布函數(shù)
# 如果需要求一定范圍內(nèi)的概率值，則需要使用該函數(shù)
# loc: 起始點
# scale: 終止點
cumulative_prob = norm_dist.cdf(1) - norm_dist.cdf(-1)
print(cumulative_prob)
# 計算逆累積分布函數(shù)（即百分位數(shù)）
# 如果需要知道某一概率值對應(yīng)的數(shù)據(jù)，則需要使用該函數(shù)
# q: 概率值
inverse_cumulative_prob = norm_dist.ppf(0.5)
print(inverse_cumulative_prob)

在上述代碼中，我們首先導入了 "scipy.stats" 模塊，并使用其 "norm" 函數(shù)創(chuàng)建了一個正太分布對象。然后，我們分別使用 "cumulative_prob" 和 "inverse_cumulative_prob" 變量計算了概率累積分布和逆累積分布函數(shù)（百分位數(shù)）。需要注意的是，當計算逆累積分布函數(shù)時，輸入的是概率值，而不是概率密度值。

使用 Python 提供的正太分布表，我們可以更加方便地進行統(tǒng)計分析和計算，尤其是當需要處理大量數(shù)據(jù)時。因此，學會使用這個功能將會使我們的工作更加高效和準確。