如何使用Python实现一个简单的贝叶斯网络，并进行条件概率的计算？请提供示例代码。

贝叶斯网络是一种概率图模型，它通过有向无环图来表达变量间的条件依赖关系，并利用条件概率表来进行概率推断。为了在Python中实现贝叶斯网络并进行条件概率计算，推荐您阅读《Python实现概率图模型：实战教程与应用》。这本书结合了理论与实践，非常适合您当前的学习需求。

参考资源链接：[Python实现概率图模型：实战教程与应用](https://wenku.csdn.net/doc/28m3qfn550?spm=1055.2569.3001.10343)

以下是一个简单的贝叶斯网络实现示例，其中我们将构建一个用于天气预报的网络，包括变量“晴朗”、“温度高”和“湿度低”。我们将使用`pgmpy`库，这是一个用Python实现的概率图模型工具包，它提供了创建和操作概率图模型的各种功能。示例代码如下：
（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在上述代码中，我们首先定义了网络结构，然后指定了条件概率表（CPT）。接着，我们可以使用这些信息来计算给定某些证据下的条件概率。例如，要计算在“晴朗”的条件下“温度高”的概率，可以使用`BayesianModel.get_probability('高温', '晴朗')`。
通过这个简单例子，您可以开始构建自己的贝叶斯网络，并进行更复杂的条件概率计算。如果您想进一步深入了解贝叶斯网络以及如何在实际项目中应用这些模型，请继续参考《Python实现概率图模型：实战教程与应用》。这本书不仅涵盖了理论知识，还包括了更多的编程示例和应用场景，将帮助您全面掌握概率图模型的构建和应用技术。

参考资源链接：[Python实现概率图模型：实战教程与应用](https://wenku.csdn.net/doc/28m3qfn550?spm=1055.2569.3001.10343)