在 scipy.stats.rv_frozen 类中，可以为一个特定的概率分布添加特定于该分布的函数。这些函数可以接受概率分布实例的参数作为输入，并返回特定于该分布的结果。下面是一个示例，将一个新的函数加入到 gamma 分布中：

from scipy.stats import gamma

def mean_gamma(self):
    """
    Mean of the gamma distribution.
    """
    return self._argcheck['a'] / self._argcheck['b']

gamma.mean = mean_gamma

现在，我们可以通过以下方式调用这个函数：

>>> g = gamma(a=1, scale=2)  # create an instance of the gamma distribution 
>>> g.mean()  # call the mean_gamma function
1 / 2

在这个示例中，我们将一个名为 mean_gamma 的函数添加到 gamma 分布中。这个函数计算 gamma 分布的平均值，并成为已添加到 gamma 分布的新方法。

这种方法可以应用于其他概率分布（如正态分布、伽马分布等）。我们只需要编写一个特定于该分布的函数，然后将其添加到相应的概率分布实例中就可以实现分布特定的功能。

from scipy.stats import norm

def pdf_at_zero(self):
    """
    PDF of the normal distribution at zero.
    """
    return self.pdf(0)

norm.pdf_at_zero = pdf_at_zero