使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）对于一个样本序列python经验分布函数，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中是一个指示函数，如果，指示函数取值为1，否则取值为0，因此能反映在样本中小于python经验分布函数的元素数量占比 。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数会趋近于真实的累积分布函数。
首先定义一个类，命名为ECDFpython经验分布函数：
python经验分布函数我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包 ， 然后进行两轮抽样 ， 第一轮抽取10次 ， 第二轮抽取1000次 ， 比较输出的结果 。
输出结果为python经验分布函数：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中，时，，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值 ， 因此格利文科定理得以证明 。
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