请用给出朴素贝叶斯分类算法的python代码实现，并给出每一步骤的解释

首先，我们需要导入一些需要用到的库：

import numpy as np
from collections import defaultdict

接下来，我们定义一个朴素贝叶斯分类器的类：

class NaiveBayesClassifier:
    def __init__(self):
        self.classes = None
        self.prior = None
        self.cond_prob = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
    
    def fit(self, X, y):
        # 计算类别数量
        self.classes = np.unique(y)
        
        # 计算每个类别的先验概率
        self.prior = np.array([(y == c).sum() / float(len(y)) for c in self.classes])
        
        # 计算每个特征的条件概率
        for i, x in enumerate(X):
            c = y[i]
            for j, f in enumerate(x):
                self.cond_prob[c][j, f] += 1
        
        for c in self.classes:
            for j in range(X.shape[1]):
                total = float(sum(self.cond_prob[c][j].values()))
                for f in self.cond_prob[c][j]:
                    self.cond_prob[c][j, f] /= total
    
    def predict(self, X):
        # 计算每个样本的后验概率
        posteriors = []
        for x in X:
            posterior = self.prior.copy()
            for j, f in enumerate(x):
                for c in self.classes:
                    posterior[c] *= self.cond_prob[c][j, f]
            posteriors.append(posterior)
        
        # 返回后验概率最大的类别
        return np.array([self.classes[np.argmax(p)] for p in posteriors])

现在，我们来一步步解释每一步：

1. `__init__` 方法初始化朴素贝叶斯分类器，包括类别和先验概率。

2. `fit` 方法拟合数据，计算每个类别的先验概率和每个特征的条件概率。

3. `predict` 方法使用拟合好的模型对新数据进行分类，计算每个样本的后验概率并返回后验概率最大的类别。

至此，这就是一个朴素贝叶斯分类算法的 Python 实现，它可以用于对文本、图像等数据进行分类。