概要
Python PyMC库是一个强大的概率编程库，用于贝叶斯统计建模和蒙特卡罗采样。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得贝叶斯推断和概率建模变得简单而有效。
安装与配置
首先，看看如何安装Python PyMC库并进行基本配置：
pip install pymc
安装完成后，可以导入PyMC库并开始构建概率模型。
概率模型
在PyMC中，可以使用概率分布和随机变量来构建概率模型。
以下是一个简单的高斯分布模型示例：
import pymc as pm
# 定义模型
mu = pm.Normal('mu', mu=0, sigma=1)
observed = pm.Normal('observed', mu=mu, sigma=1, value=0, observed=True)
# 进行贝叶斯推断
model = pm.Model([mu, observed])
mcmc = pm.MCMC(model)
mcmc.sample(1000)
贝叶斯推断
PyMC库通过MCMC（马尔科夫链蒙特卡罗）采样方法进行贝叶斯推断。
以下是一个简单的贝叶斯推断示例：
# 绘制后验分布
pm.Matplot.plot(mcmc.trace('mu'))
