《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》——2.5　封装框架

2.5　封装框架

现在，我们看看框架的哪些元素是相同的，这样我们就可以把它们封装进一个Suite对象，即一个提供__init__，Update和Print方法的pmf对象：

class Suite(Pmf)
    “代表一套假设及其概率。” 

    def __init__(self，hypo=tuple())：
        “初始化分配。” 

    def Update(self，data)：
        “更新基于该数据的每个假设。” 

    def Print (self)：
        “打印出假设和它们的概率。”```
Suite的实现在thinkbayes.py中。要使用Suite对象，你应当编写一个继承自Suite的类，并自行提供Likelihood方法的实现。例如，这是一个以蒙蒂大厅问题改写的使用Suite的方案 ：

from thinkbayes import Suite
class Monty(Suite)：

def Likelihood (self,data,hypo)：
    if hypo ==data：
        return 0
    elif hypo=='A'：
        return 0.5
    else：
        return 1```

而下面是一个使用这个类的代码：

    suite=Monty('ABC')
    suite.Update('B')