要用Python绘制CDF（Cumulative Distribution Function，累积分布函数）误差图，其中该误差是一个二维函数，该如何画，你可以按照以下步骤进行操作：

要用Python绘制二维CDF误差图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：首先，你需要导入`numpy`和`matplotlib.pyplot`库。使用以下代码导入这些库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成数据：根据你的需求，生成二维的实际值和预测值数据。假设你有两个二维数组`actual_values`和`predicted_values`，它们分别存储了实际值和预测值。

3. 计算CDF误差：使用NumPy库中的`np.cumsum()`函数计算实际值和预测值的CDF。代码示例如下：

actual_cdf = np.cumsum(actual_values, axis=1) / np.sum(actual_values, axis=1, keepdims=True)
predicted_cdf = np.cumsum(predicted_values, axis=1) / np.sum(predicted_values, axis=1, keepdims=True)
errors = predicted_cdf - actual_cdf

4. 绘制误差图：使用Matplotlib库中的`plt.imshow()`函数将误差图绘制出来。代码示例如下：

plt.imshow(errors, cmap='coolwarm', origin='lower')
plt.colorbar(label='Error')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('2D CDF Error')
plt.show()

这样，你就可以使用Python绘制二维CDF误差图了。根据你的需求，可以调整代码中的细节，如数据的生成方式、颜色映射、轴标签的设置等。