求解数学表达式的值 a.标准正态分布的累计函数 b.均值为μ，方差为σ的累计一般正态分布 c.双曲正切函数 请用 math 相关函数对其进行计算，其中 x, μ，σ在输入时给定，分别输出3个函数的输出结果，结果保留5位小数

在Python中，你可以使用`math`库中的函数来计算这三个数学表达式的值。以下是对应的代码示例：

import math

# 给定数值
x = 0.5 # 示例值，你可以替换为你需要的任意数值
mu = 0.0 # 均值
sigma = 1.0 # 方差 (对于标准正态分布，如果不用指定，则默认为1)

# 计算每个函数的结果
# a) 标准正态分布的累计密度函数(cdf)，也就是P(Z <= x)
z_score = (x - mu) / sigma
standard_normal_cdf = math.erf(z_score / math.sqrt(2))

# b) 均值μ，方差σ的一般正态分布的累计分布函数(cdf)
general_normal_cdf = stats.norm.cdf(x, loc=mu, scale=sigma)  # 使用scipy.stats模块中的norm函数

# c) 双曲正切函数(tanh)
tanh_result = math.tanh(x)

# 打印结果，保留5位小数
print(f"标准正态分布的累计函数值: {standard_normal_cdf:.5f}")
print(f"一般正态分布的累计函数值: {general_normal_cdf:.5f}")
print(f"双曲正切函数值: {tanh_result:.5f}")

这里我们使用了`math.erf()`函数来计算标准正态分布的累积概率，`scipy.stats.norm.cdf()`函数用于一般正态分布的累积分布。如果你没有安装`scipy`库，可以使用`math.exp()`和高斯误差函数近似(`math.erfc()`或`special.erfc()`，取决于你的需求)。

注意：以上代码假设已经导入了`scipy.stats`模块，如果没有，你需要先安装`scipy`并导入`stats`模块。如果你不想引入额外的库，那么只能计算标准正态分布，并使用`erfc()`函数代替`norm.cdf()`。