编写一段 用 Cotes公式或龙贝格算法或复合辛普森公式或复合梯形公式 构造卡方分布表的python代码

好的，以下是用复合辛普森公式构造卡方分布表的Python代码：

import math

def chi_square_distribution_table(n, alpha):
    """构造卡方分布表"""
    chi_table = []
    for i in range(1, 31):
        a = 0
        b = math.inf
        h = (b - a) / 2
        s = chi_square_distribution(n, a)
        chi_table_row = []
        for j in range(1, 11):
            x = a + j * h
            if j % 2 == 0:
                s += 2 * chi_square_distribution(n, x)
            else:
                s += 4 * chi_square_distribution(n, x)
            chi_table_row.append(round(s * h / 3, 4))
        chi_table.append(chi_table_row)
    return chi_table

def chi_square_distribution(n, x):
    """卡方分布的概率密度函数"""
    return (x ** ((n / 2) - 1) * math.exp(-x / 2)) / (math.pow(2, n / 2) * math.gamma(n / 2))

# 示例
chi_table = chi_square_distribution_table(10, 0.05)
for row in chi_table:
    print(row)

其中，`chi_square_distribution_table`函数用于构造卡方分布表，接受两个参数：`n`代表自由度，`alpha`代表显著性水平。函数返回一个二维列表，表示卡方分布表。`chi_square_distribution`函数用于计算卡方分布的概率密度函数。最后，我们以10个自由度和0.05的显著性水平为例，构造了一个卡方分布表，并打印出来。