在Python中，你可以使用`scipy.stats`模块中的`t`分布函数来获取t分布的值。以下是一些常用的t分布函数及其用法：
1. `t.ppf（q, df）`：计算t分布的百分位数（分位数）。`q`是分位点的值，`df`是自由度。
2. `t.isf（q, df）`：计算t分布的逆生存函数值，即给定分位数下的t值。
3. `t.cdf（x, df）`：计算t分布的累积分布函数值。
4. `t.interval（alpha, df）`：计算给定置信水平`alpha`下的双侧t置信区间。
下面是一个使用这些函数的示例代码：
import numpy as npfrom scipy.stats import t自由度df = 10计算t分布的百分位数（例如，95%置信区间的单侧分位点）q = t.ppf（0.975, df）print（f"单侧95%置信区间的分位点：{q}"）计算t分布的累积分布函数值x = 2cdf_value = t.cdf（x, df）print（f"t分布累积分布函数在x={x}处的值：{cdf_value}"）计算双侧t置信区间（例如，95%置信区间）alpha = 0.05interval = t.interval（alpha, df）print（f"双侧95%置信区间：{interval}"）
使用这些函数，你可以方便地计算t分布的各种值，而不需要手动查表。如果你需要绘制t分布的图形，可以使用`matplotlib`库。