用贝叶斯法则营救失事船只的船员，python代码

贝叶斯法则是一种用于在给定条件下计算概率的方法。在这种情况下，我们可以用贝叶斯法则来计算在给定船只失事的情况下，船员营救成功的概率。

我们需要以下信息来使用贝叶斯法则：

- 在给定船只失事的情况下，船员营救成功的概率（即后验概率）
- 船只失事的概率（即先验概率）
- 船员营救成功的概率（即似然概率）

用贝叶斯法则计算后验概率的公式为：

后验概率 = (先验概率 * 似然概率) / 总概率

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于计算在给定船只失事的情况下，船员营救成功的概率：

# 船只失事的概率
prior_probability = 0.1

# 船员营救成功的概率
likelihood_probability = 0.8

# 船只不失事的概率
negative_probability = 1 - prior_probability

# 船员营救失败的概率
negative_likelihood_probability = 1 - likelihood_probability

# 总概率
total_probability = prior_probability * likelihood_probability + negative_probability * negative_likelihood_probability

# 后验概率
posterior_probability = (prior_probability * likelihood_probability) / total_probability

print(posterior_probability)

这段代码将