下面举例说明：有一组招聘的信息，特征为“是否985”、“学历”、“技能”，分类为“录用”、“不录用”。

示例代码：

#是否985（0-否  1-是）  学历（1-本科  2-硕士  3-博士）   技能（1-C++  2-JAVA）   是否录用(0-否  1-是)
samples = [[1, 1, 1, 0],
           [1, 1, 2, 1],
           [0, 2, 2, 1],
           [0, 2, 1, 0],
           [1, 1, 2, 1],
           [0, 2, 1, 0],
           [1, 2, 2, 1],
           [1, 3, 1, 1],
           [0, 3, 2, 1],
           [0, 1, 2, 0]]

#统计
feature_cnt = 3
c_statics = {}
f_c_statics = {}

def static():
    for sample in samples:
        c_value = sample[feature_cnt]
        key_str = 'c{c_value}'.format(c_value=c_value)
        if key_str in c_statics:
            c_statics[key_str] += 1
        else:
            c_statics[key_str] = 1

        for i in range(feature_cnt):
            f_value = sample[i]
            key_str = 'f{f_idx}_{f_value}_c{c_value}'.format(f_idx=i, f_value=f_value, c_value=c_value)
            if key_str in f_c_statics:
                f_c_statics[key_str] += 1
            else:
                f_c_statics[key_str] = 1
    print(c_statics)
    print(f_c_statics)

#计算P(xi|C=cj)
def calc_f_c_probability(f_idx, f_value, c_value):
    key_str = 'c{c_value}'.format(c_value=c_value)
    if key_str not in c_statics:
        return 0
    c_cnt = c_statics[key_str]

    key_str = 'f{f_idx}_{f_value}_c{c_value}'.format(f_idx=f_idx, f_value=f_value, c_value=c_value)
    if key_str not in f_c_statics:
        return 0
    f_c_cnt = f_c_statics[key_str]
    f_c_p = f_c_cnt / c_cnt
    #print(f_c_p)
    return f_c_p

#计算P(C=cj|X)
def calc_c_x_probability(f1_value, f2_value, f3_value, c_value):
    sample_cnt = len(samples)
    key_str = 'c{c_value}'.format(c_value=c_value)
    if key_str not in c_statics:
        return 0

    p_c = c_statics[key_str] / sample_cnt
    p_f1_c = calc_f_c_probability(0, f1_value, c_value)
    p_f2_c = calc_f_c_probability(1, f2_value, c_value)
    p_f3_c = calc_f_c_probability(2, f3_value, c_value)
    P = p_c * p_f1_c * p_f2_c * p_f3_c
    #print(P)
    return P

if __name__ == "__main__":
    static()
    p_c1 = calc_c_x_probability(1, 2, 1, 1)
    p_c2 = calc_c_x_probability(1, 2, 1, 0)
    print(p_c1)
    print(p_c2)

运行结果：
p_c1 = 0.022222222222222216
p_c2 = 0.037500000000000006
因此判断样本('985', '硕士', 'C++')的分类为c2-“不录用”。