概率圖模型是一種用于描述事件之間概率關系的數學工具，它是統計學、人工智能和計算機科學領域中的重要研究對象。Python是一種功能強大的編程語言，它在概率圖模型領域也具有廣泛的應用。

代碼示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 創建概率圖模型
dag = np.zeros((3, 3))
dag[0, 1] = 1
dag[1, 2] = 1
# 定義各個節點的概率分布
p0 = lambda x: 0.1
p1 = lambda x: 0.2 if x == 0 else 0.8
p2 = lambda x, y: 0.3 if x == 0 and y == 0 else 0.7
# 定義條件概率表
cpt = {0: p0, 1: p1, 2: p2}
# 定義聯合概率分布
def joint_probability(x, y, z):
return cpt[0](x) * cpt[1](y) * cpt[2](x, y)
# 定義條件概率
def conditional_probability(x, y, z):
return cpt[2](x, y) / cpt[1](y)
# 繪制概率圖模型
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
pos = {0: (0.5, 0.5), 1: (0.25, 0.25), 2: (0.75, 0.25)}
nx.draw_networkx_nodes(list(pos.keys()), pos=pos, node_size=2000, node_color='w', ax=ax)
nx.draw_networkx_edges(dag, pos, ax=ax)
nx.draw_networkx_labels(pos, {0: 'X', 1: 'Y', 2: 'Z'}, font_size=30, font_color='k', font_family='serif', ax=ax)
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([0, 1])
ax.axis('off')
plt.show()

上述代碼使用Python語言創建了一個簡單的概率圖模型，該模型由三個節點組成，節點之間的概率關系用有向無環圖表示。通過定義每個節點的概率分布和條件概率表，可以計算出聯合概率分布和條件概率。

Python語言在概率圖模型的實現上具有很大的優勢，它提供了豐富的庫和工具，如Pandas、NumPy、Scipy和NetworkX等，這些工具可以方便地處理概率問題，快速構建概率圖模型并進行相關計算。