Python中的累積概率圖是一種可視化工具，用于描述隨機變量在給定范圍內的累積概率分布。Python提供了許多強大的庫，例如Matplotlib和Seaborn，可用于繪制累積概率圖。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
x = np.linspace(-3, 3, 100)
plt.plot(x, norm.cdf(x))
plt.show()

這段代碼演示了如何使用Matplotlib和Scipy的norm函數來繪制標準正態分布的累積概率圖。在這個例子中，我們首先生成一個矩陣x，它包含100個值，從-3到3分布。然后，我們使用norm.cdf函數來計算標準正態分布在x點處的累積概率，并使用Matplotlib的plot函數繪制累積概率圖。

與其他類型的圖表相比，累積概率圖的優點是可以直觀地觀察到隨機變量的累積概率分布，以及這些分布在不同范圍內的相關度量，例如中位數和四分位數。在數據科學中，累積概率圖是一個有用的工具，可以幫助我們更好地理解數據的分布。