我想使用powerlaw中的cdf输出指定位置处的cdf值，为什么无法指定，不管怎么设置，都是输出全部的值。另外这个输出的值是怎样的选取依据。以下面的代码为例：
import powerlaw
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.rand(1000)
fit = powerlaw.Fit(data)
fit.plot_cdf(color='b')
# plt.show()
print(fit.cdf(0.5001))
比如我只想要0.5001处的cdf值，但输出结果如下：
(array([3.148578
```
30e-05, 1.00424785e-03, 1.77426545e-03, 2.18134633e-03,
2.61699392e-03, 2.91282649e-03, 3.11729318e-03, 3.78584487e-03,
。。。。太长省略。。。
9.96377403e-01, 9.97873816e-01, 9.98155576e-01, 9.98299553e-01,
9.99012254e-01, 9.99445801e-01, 9.99565465e-01, 9.99579194e-01]),
array([0. , 0.001, 0.002, 0.003, 0.004, 0.005, 0.006, 0.007, 0.008,
0.009, 0.01 , 0.011, 0.012, 0.013, 0.014, 0.015, 0.016, 0.017,
。。。。太长省略。。。
0.981, 0.982, 0.983, 0.984, 0.985, 0.986, 0.987, 0.988, 0.989,
0.99 , 0.991, 0.992, 0.993, 0.994, 0.995, 0.996, 0.997, 0.998,
0.999]))
```python
虽然这可能会包含我想要的值，但有没有办法控制呢。先谢过各位。
根据你提供的代码和输出，我注意到你使用的是 powerlaw 库。然而，powerlaw 库的 cdf() 方法并不接受指定位置的参数，它返回的是完整的累积分布函数（CDF）的数据。
如果你只想获取特定位置处的 CDF 值，你可以使用 powerlaw 库中的 cdf() 方法返回的完整数据，然后根据位置索引来获取对应的值。
以下是修改后的示例代码，以获取特定位置（例如 0.5001）处的 CDF 值：
import powerlaw
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.rand(1000)
fit = powerlaw.Fit(data)
fit.plot_cdf(color="b")
cdf_data = fit.cdf() # 获取完整的 CDF 数据
position = 0.5001 # 要获取 CDF 值的位置
# 根据位置索引获取对应的 CDF 值
index = np.where(cdf_data[1] == position)[0][0]
cdf_value = cdf_data[0][index]
print(cdf_value)
在这个修改后的代码中，fit.cdf() 返回完整的 CDF 数据，其中 cdf_data[0] 是 CDF 值的数组，cdf_data[1] 是对应的位置数组。我们使用 np.where() 函数来获取指定位置的索引，然后从 cdf_data[0] 中获取对应的 CDF 值。
请注意，由于使用随机数据生成，每次运行代码都会得到不同的结果，因此你可能需要运行多次以获取正确的结果。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:根据参考资料的内容，可以通过修改代码来精确地控制输出结果，只获取指定位置处的cdf值。以下是修改后的代码：
# 导入所需的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 构造数据
data = np.random.normal(0, 10, 100) # 生成100个随机数，这里生成正态分布
# 计算数据的累积分布CDF
res_freq = stats.relfreq(data, numbins=100) # numbins 是统计一次的间隔(步长)是多大
cdf_value = np.cumsum(res_freq.frequency) # 计算累积分布CDF值
# 输出指定位置处的cdf值
index = np.abs(res_freq.lowerlimit - 0.5001).argmin() # 找到离0.5001最近的值的索引
cdf_result = cdf_value[index]
print(cdf_result)
在修改后的代码中，我们使用了scipy库中的stats模块，根据参考资料中的方法计算了累积分布CDF值。然后，我们在输出指定位置处的cdf值之前，先使用np.abs(res_freq.lowerlimit - 0.5001).argmin()找到离0.5001最近的值的索引，然后根据索引获取对应的cdf值。
这样，我们就能够精确地控制输出结果，只获取指定位置处的cdf值。