import numpy as np X=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]]) y=np.array([1,1,1,2,2,2]) from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB clf = BernoulliNB() print(clf.fit(X,y)) #print(GaussianNB(priors=None)) print(clf.predict([[-0.8,-1]])) print(clf.predict_proba([[-0.8,-1]])) print(clf.score([[-0.8,-1]],[1])) print(clf.score([[-0.8,-1],[0,0]],[1,2]))

这段代码使用了numpy库和sklearn库中的朴素贝叶斯分类器BernoulliNB。首先，定义了一个二维数组X和一个一维数组y，分别表示样本特征和标签。然后，创建了一个BernoulliNB分类器对象clf，并使用fit()方法对X和y进行训练。最后，输出了训练好的分类器对象clf。

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import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(array1-array2>=-3) x的结果

根据提供的引用内容，import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np的常见做法。numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

根据引用中的代码，arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])创建了一个3x3的二维数组。arr表示取数组arr的第一行，即[1,2,3]。arr表示取数组arr的第二行第二列的元素，即5。

根据引用中的代码，使用np.dot(a,b)进行矩阵的相乘。a是一个2x3的二维数组，b是一个3x2的二维数组。np.dot(a,b)的结果是一个2x2的二维数组，表示矩阵相乘的结果。具体代码如下：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(array1 - array2 >= -3)

x的结果是2。这是因为array1 - array2得到[-3, -3, -3]，然后判断每个元素是否大于等于-3，得到[True, True, True]，再使用np.sum对结果进行求和，得到2。

import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(abs(array1-array2)>=-3) x的结果

根据提供的引用内容，可以得出以下答案：

import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(abs(array1 - array2) >= -3)

在上述代码中，`x`的结果是2。