该怎么用代码绘制出后验分布图像？

部分代码如下:

请问该怎么写代码才能绘制出关于p的后验分布图像？

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7517476
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：p站多线程下载视频

除此之外, 这篇博客: 写个爬虫爬取p站画师的画作中的 1.函数 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

代码如下（示例）：

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup


def worm(temp):
    cards = []
    url = "http://acg17.com/category/meitu/pixiv-painter/page/{:d}/".format(temp)
    html = urlopen(url)
    bsObj = BeautifulSoup(html.read(), features='html.parser')
    for pic in bsObj.findAll('article'):
        url2 = pic.a['href']
        html2 = urlopen(url2)
        bsObj2 = BeautifulSoup(html2.read(), features='html.parser')
        for photo in bsObj2.findAll('p'):
            if photo.img != None:
                if photo.img['src'][24] == 'l':
                    break
                elif photo.img['src'][-3:] == 'gif':
                    pass
                else:
                    cards.append(photo.img['src'])
        for card in cards:
            print(card)
for i in range(10, 20):
    print("这是第{:d}页的本子  （*∩_∩*）′ 献上 ".format(i))
    worm(i)
    print("\n")
print("所有的本子都爬好了哦  得意 <(￣︶￣)>")

以下回答来自chatgpt:
针对您的问题，我可以给出以下解决方案：
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def posterior_distribution(prior_distribution, likelihood, evidence):
    # 计算似然函数
    likelihood_func = prior_distribution * likelihood
    # 计算归一化常量Z
    Z = np.sum(likelihood_func)
    # 计算后验概率
    posterior = likelihood_func / Z
    return posterior

prior = np.array([.2, .2, .2, .2, .2])
likelihood = np.array([.3, .6, .8, .9, 1.])
evidence = .7

posterior = posterior_distribution(prior, likelihood, evidence)

# 绘制并显示后验分布图像
plt.plot(posterior)
plt.title('Posterior Distribution')
plt.xlabel('Parameter p')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()
```
在以上代码中，我添加了计算后验分布以及绘制后验分布图像的代码。在posterior_distribution函数中，首先计算了似然函数，然后计算了归一化常量Z，最后得到了后验概率。在绘制后验分布图像时，使用了Matplotlib库的plot方法来绘制折线图，使用title方法添加标题，使用xlabel和ylabel方法添加x轴和y轴的标签，最后使用show方法显示图像。
需要注意的是，在绘制图像前需要先调用posterior_distribution函数计算后验概率。此外，该代码中的概率分布都是离散的，因此绘制的是离散的后验分布折线图。如果需要绘制连续的概率分布曲线，可以考虑使用KDE方法（Kernel Density Estimation）。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^