在Python中，CDF（累積分布函數）通常用于統計學和概率論
import numpy as np
norm.cdf()函數，確保你提供了正確的均值（loc）和標準差（scale）參數：mean = 0
std_dev = 1
x = 1.96
cdf_value = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev).cdf(x)
x = 1.96 # 正確的數據類型
x = [1.96, 2.5, 3.0] # 也是正確的數據類型
norm.cdf()函數，確保x的值在實數范圍內：x = 1e308 # 可能導致溢出錯誤
try:
cdf_value = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev).cdf(x)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
print(f"mean: {mean}, std_dev: {std_dev}, x: {x}")
cdf_value = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev).cdf(x)
print(f"CDF value: {cdf_value}")
通過遵循這些建議，你應該能夠找到并解決CDF函數在Python中的錯誤。
