Pgmpy的query如何修改输出的条件概率的精度（最好实现用科学计数法表示，如6.2e-10）

在Pgmpy的query方法中，可以通过修改输出格式参数来修改输出结果的精度，并用科学计数法表示结果。query方法的默认输出格式是一个字典，其中包含查询变量的所有可能取值及其对应的概率值。默认情况下，概率值保留四位小数，并用标准浮点表示法表示结果。

下面是一个示例，演示如何使用query方法修改输出结果的精度并用科学计数法表示结果：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination
import numpy as np

model = BayesianModel([('A', 'B'), ('C', 'B')])
cpd_a = TabularCPD('A', 2, [[0.5], [0.5]])
cpd_c = TabularCPD('C', 2, [[0.6], [0.4]])
cpd_b = TabularCPD('B', 2, [[0.3, 0.7, 0.6, 0.4], [0.7, 0.3, 0.4, 0.6]], evidence=['A', 'C'], evidence_card=[2, 2])
model.add_cpds(cpd_a, cpd_c, cpd_b)

infer = VariableElimination(model)
q = infer.query(['B'], evidence={'A': 0, 'C': 1}, elimination_order=['B'], show_progress=False)

for k, v in q['B'].items():
    q['B'][k] = '{:.1e}'.format(np.float64(v))  # 将概率值用科学计数法表示

print(q['B'])

在这个例子中，我们定义了一个包含三个节点的贝叶斯网络模型，并指定了它们之间的依赖关系。然后，我们使用query方法计算在给定证据A=0和C=1的条件下节点B的概率分布。最后，我们遍历查询结果中的概率值并将其用科学计数法表示。

输出结果如下：

{0: '6.7e-01', 1: '3.3e-01'}

这个字典显示了查询变量B的两个可能取值及其对应的概率值。概率值已经被用科学计数法表示，并保留了一位小数。