CDF（累積分布函數）是概率論中用于描述隨機變量分布的一種方法
scipy.stats.norm.cdf()函數計算CDF。import numpy as np
from scipy.stats import norm
x = np.linspace(-5, 5, 100)
mu, sigma = 0, 1
cdf = norm.cdf(x, mu, sigma)
使用矢量化操作：在NumPy和SciPy等庫中，大部分函數都支持矢量化操作，這意味著你可以直接傳入一個數組，而不需要使用循環。這樣可以顯著提高計算速度。
避免重復計算：如果你需要多次計算相同參數的CDF，可以考慮將結果緩存起來，以避免重復計算。
使用并行計算：對于大規模數據集，可以考慮使用并行計算庫（如Dask或Joblib）來加速計算。
選擇合適的數據類型：在處理大量數據時，選擇合適的數據類型可以提高計算速度。例如，使用float32而不是float64可以節省內存和計算資源。
使用Just-In-Time編譯器：例如Numba，它可以將Python代碼編譯成本地機器代碼，從而提高計算速度。
利用硬件加速：如果你的計算機配備了GPU，可以考慮使用GPU加速庫（如CuPy或TensorFlow）來進行CDF計算。
優化算法：根據具體問題，可以嘗試使用更高效的算法來計算CDF。例如，對于某些特定分布，可以使用近似方法或者查表法來加速計算。
分批處理：如果數據量非常大，可以考慮將數據分成多個批次進行處理，以避免內存不足的問題。
使用專業的統計軟件：對于復雜的統計分析任務，可以考慮使用專業的統計軟件（如R或MATLAB），這些軟件通常具有優化的算法和高效的計算性能。
