平台测试无法通过，你能改一下程序让它的运行结果为样本 xx = [0,1,0,1,1] 属于类别 0 的概率为： 0.023134412779181757

非常抱歉，我之前的回答有误。实际上，在循环的最后一步，应该取对数避免计算误差累积，然后再将结果转换回概率。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 = setx_0.shape[0] / 100

# 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.log(np.sum(setx_0[:,i])/setx_0.shape[0])
    else:
        p_0 += np.log((setx_0.shape[0]-np.sum(setx_0[:,i]))/setx_0.shape[0])
p_0 = np.exp(p_0)
########## 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。