如何在Python中计算累积分布函数，而不使用scipy？

Question

如何在python中计算正态分布的累积分布函数而不使用scipy？

我特别指的是此函数：

from scipy.stats import norm
norm.cdf(1.96)

我有一个在Heroku上运行的Django应用程序，让scipy在Heroku上运行起来相当麻烦。由于我只需要从scipy中使用这一个函数，我希望能够使用替代方案。我已经在使用numpy和pandas，但是在它们中找不到这个函数。是否有其他可用的包或者我可以自己实现这个功能？

- Kritz

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请参阅http://mathworld.wolfram.com/NormalDistributionFunction.html以获得近似值。 - Bill Bell

可能是如何在Python中计算累积正态分布的重复问题。 - ClimateUnboxed

Answer 1

只需使用 math.erf：

import math

def normal_cdf(x):
    "cdf for standard normal"
    q = math.erf(x / math.sqrt(2.0))
    return (1.0 + q) / 2.0

与 scipy 进行比较的编辑:

scipy.stats.norm.cdf(1.96)
# 0.9750021048517795

normal_cdf(1.96)
# 0.9750021048517796

- Jared Wilber

Answer 2

这个问题似乎是一个重复的问题，与如何在Python中计算累积正态分布有很多scipy的替代方案。

我想强调Xavier Guihot的答案https://stackoverflow.com/users/9297144/xavier-guihot，他展示了从Python3.8开始，正态分布现在是内置的： "Original Answer"

from statistics import NormalDist

NormalDist(mu=0, sigma=1).cdf(1.96)
# 0.9750021048517796

- ClimateUnboxed