现在的运行结果是样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为： 0.08163856754149183，更不对了

非常抱歉，我的修改有误。以下是修改后的代码：

# 导入库
import numpy as np

# 共 100 个样本，每个样本 x 都包括 5 个特征
np.random.seed(0)
x = np.random.randint(0,2,(100, 5))

# 共 100 个样本，每个样本 x 都属于 {0,1} 类别中的一个
np.random.seed(0)
y = np.random.randint(0,2,100)

# 给定 xx = [0,1,0,1,1]
xx = np.array([0,1,0,1,1])

# setx_0 表示属于第一个类别的 x 的集合
setx_0 = x[np.where(y==0)]

# 初始化 p_0，p_0 表示 xx 属于类别 0 的概率
p_0 = 1.0

# 任务1：根据条件独立假设，求样本 xx 属于第一个类别的概率 
########## Begin ##########
for i in range(5):
    if xx[i] == 1:
        p_0 *= np.sum(setx_0[:,i]==1)/setx_0.shape[0]
    else:
        p_0 *= np.sum(setx_0[:,i]==0)/setx_0.shape[0]
p_0 *= setx_0.shape[0] / 100
########## End  ##########

# 打印结果
print("样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为：", p_0)

您可以尝试在平台上运行此代码，并检查是否通过测试。