正態(tài)分布函數是統計學中常用的一種概率分布函數，也被稱為高斯分布函數。在編程中，我們可以使用不同的編程語言來實現正態(tài)分布函數的計算。

在Python中，我們可以使用SciPy庫中的stats模塊來計算正態(tài)分布函數。具體實現如下：

`python

from scipy.stats import norm

# 計算正態(tài)分布函數的值

def calculate_normal_distribution(x, mean, std_dev):

return norm.cdf(x, mean, std_dev)

# 示例：計算正態(tài)分布函數在x=1處的值

mean = 0 # 均值

std_dev = 1 # 標準差

x = 1 # 指定的x值

result = calculate_normal_distribution(x, mean, std_dev)

print("正態(tài)分布函數在x=1處的值為:", result)

`

在上述代碼中，我們首先導入了SciPy庫中的stats模塊，并定義了一個函數calculate_normal_distribution來計算正態(tài)分布函數的值。函數接受三個參數：x值、均值和標準差。然后，我們使用norm.cdf函數來計算正態(tài)分布函數的值，并將結果返回。

在示例中，我們指定了均值為0，標準差為1，計算正態(tài)分布函數在x=1處的值，并將結果打印輸出。

除了Python，其他編程語言也提供了相應的庫或函數來計算正態(tài)分布函數。例如，在R語言中，可以使用pnorm函數來計算正態(tài)分布函數的值。在MATLAB中，可以使用normcdf函數來實現。

總結一下，正態(tài)分布函數的編程實現可以通過使用相應的統計庫或函數來完成。根據不同的編程語言，可以選擇適合的庫或函數來計算正態(tài)分布函數的值。