《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一2.5　封装框架

本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一书中的第2章，第2.5节，作者【美】Allen B. Downey，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

2.5　封装框架

现在，我们看看框架的哪些元素是相同的，这样我们就可以把它们封装进一个Suite对象，即一个提供__init__，Update和Print方法的pmf对象：

class Suite(Pmf)

“代表一套假设及其概率。” 

def __init__(self，hypo=tuple())： 
    “初始化分配。” 

def Update(self，data)： 
    “更新基于该数据的每个假设。” 

def Print (self)： 
    “打印出假设和它们的概率。”

Suite的实现在thinkbayes.py中。要使用Suite对象，你应当编写一个继承自Suite的类，并自行提供Likelihood方法的实现。例如，这是一个以蒙蒂大厅问题改写的使用Suite的方案 ：

from  thinkbayes  import Suite 
class Monty(Suite)： 
    def Likelihood (self,data,hypo)： 
        if hypo ==data： 
            return 0 
        elif hypo=='A'： 
            return 0.5 
        else： 
            return 1

而下面是一个使用这个类的代码：

    suite=Monty('ABC') 
    suite.Update('B') 
    suite.Print()

你可以从http://thinkbayes.com/monty2.py下载这个例子。更多信息见前言的“代码指南”。