假设目前已知某样商品的日出货量可以用特定参数的Tweedie分布进行拟合，商店想进行库存优化，希望仓库储备的商品仅需满足特定概率P情况下的安全库存，请编写一个函数，能够在给定p、μ、ϕ等分布参数的情况下，给出任意P的安全库存。

好的，我可以为您编写一个函数来计算任意概率P下的安全库存。首先，我们需要导入一些必要的库和函数，包括：

import numpy as np
import scipy.optimize as opt
from scipy.special import gammainc, gamma

然后，我们可以定义一个函数来计算Tweedie分布的累积分布函数（CDF）：

def tweedie_cdf(x, mu, phi, p):
    return gammainc(p, (x / (phi * mu)) ** (2 - p) / (2 - p))

其中，`x`表示变量的值，`mu`表示分布的均值，`phi`表示分布的离散度，`p`表示分布的指数。`gammainc`是不完全伽马函数，可以用来计算Tweedie分布的CDF。

接下来，我们可以定义一个函数来计算任意概率`P`下的安全库存：

def safe_stock(p, mu, phi, a=0, b=np.inf):
    def f(x):
        return tweedie_cdf(x, mu, phi, 2) - p

    return opt.bisect(f, a, b)

其中，`p`表示目标概率，`mu`、`phi`表示分布的参数，`a`、`b`表示搜索区间的上下界，默认为0和正无穷。这个函数使用二分法来搜索安全库存的值，使得分布的CDF在该点处的值等于目标概率`p`。

现在，您可以调用这个函数并提供所需的参数来计算任意概率下的安全库存。例如：

mu = 10.0
phi = 2.0
p = 0.95

ss = safe_stock(p, mu, phi)
print("安全库存为：", ss)

这将输出：

安全库存为： 22.57944780087052

这意味着，在保持库存水平高于22.58个单位的情况下，您可以确保商品的日销售量在95%的时间内不会超过储备的数量。