给出一个使用pymc3构建贝叶斯网络的例子

下面是一个使用pymc3构建简单贝叶斯网络的例子，该网络包括两个随机变量X和Y，其中X是一个二元变量，Y是一个连续变量，它们之间存在依赖关系，即X的取值会影响Y的分布。

import pymc3 as pm
import numpy as np

# 定义数据
n = 1000
x = np.random.binomial(n=1, p=0.5, size=n)
y = np.random.normal(loc=x*2, scale=1, size=n)

# 构建模型
with pm.Model() as model:
    # 定义X的先验分布为伯努利分布
    p = pm.Beta('p', alpha=1, beta=1)
    x_obs = pm.Bernoulli('x_obs', p, observed=x)

    # 定义Y的条件分布，当X=0时，Y服从均值为0，标准差为1的正态分布，
    # 当X=1时，Y服从均值为2，标准差为1的正态分布
    mu_0 = 0
    mu_1 = 2
    sd = 1
    mu = pm.math.switch(x_obs, mu_1, mu_0)
    y_obs = pm.Normal('y_obs', mu=mu, sd=sd, observed=y)

# 运行MCMC采样
with model:
    trace = pm.sample(1000, tune=1000)

# 查看结果
pm.traceplot(trace)

解释一下上述代码：

1. 首先生成了一组数据，其中X是一个二元变量，p=0.5，表示X=1和X=0的概率相等；Y是一个连续变量，当X=1时，Y的均值为2，标准差为1，当X=0时，Y的均值为0，标准差为1。
2. 接着定义了一个pymc3模型，并在其中定义了两个随机变量：X和Y。X的先验分布为伯努利分布，Y的条件分布根据X的取值分别服从不同的正态分布。
3. 运行MCMC采样，并得到了采样结果。
4. 最后用`pm.traceplot`函数查看了采样结果的分布情况。

需要注意的是，上述代码中的参数设置并不是唯一的，可以根据具体问题进行调整。此外，pymc3还支持更复杂的贝叶斯网络模型构建，包括多层网络，循环网络等，可以根据需要进行学习和实践。