正态分布函数是统计学中常用的一种概率分布函数，也被称为高斯分布函数。在编程中，我们可以使用不同的编程语言来实现正态分布函数的计算。

在Python中，我们可以使用SciPy库中的stats模块来计算正态分布函数。具体实现如下：

`python

from scipy.stats import norm

# 计算正态分布函数的值

def calculate_normal_distribution(x, mean, std_dev):

return norm.cdf(x, mean, std_dev)

# 示例：计算正态分布函数在x=1处的值

mean = 0 # 均值

std_dev = 1 # 标准差

x = 1 # 指定的x值

result = calculate_normal_distribution(x, mean, std_dev)

print("正态分布函数在x=1处的值为:", result)

`

在上述代码中，我们首先导入了SciPy库中的stats模块，并定义了一个函数calculate_normal_distribution来计算正态分布函数的值。函数接受三个参数：x值、均值和标准差。然后，我们使用norm.cdf函数来计算正态分布函数的值，并将结果返回。

在示例中，我们指定了均值为0，标准差为1，计算正态分布函数在x=1处的值，并将结果打印输出。

除了Python，其他编程语言也提供了相应的库或函数来计算正态分布函数。例如，在R语言中，可以使用pnorm函数来计算正态分布函数的值。在MATLAB中，可以使用normcdf函数来实现。

总结一下，正态分布函数的编程实现可以通过使用相应的统计库或函数来完成。根据不同的编程语言，可以选择适合的库或函数来计算正态分布函数的值。