本文系统梳理了贝叶斯统计的核心概念。首先介绍了联合概率和条件概率的定义与关系，指出条件概率蕴含联合概率。接着通过条件概率推导出贝叶斯公式的基本形式，展示概率事件的相互转换关系。然后结合全概率公式，将贝叶斯公式扩展到多事件互斥互补的情况。最后强调要灵活运用联合概率等式进行概率转换，掌握先验、后验概率的相互推导方法。全文清晰呈现了贝叶斯理论的基本框架和计算逻辑。

介绍numpy模块下array/matrix/zeros/ones/eye子模块矩阵定义方法

python用scatter()函数画散点图，在matplotlib模块上，通过plt/pyplot和ax/axes模块调用scatter()子模块均成功输出散点图，两种散点图没有区别。

学习了同时在横向和纵向上对图形区域进行填充。

掌握了3D errorbars绘制方法。

掌握了python+opencv绘制倾斜样式文字效果的基本技巧。

掌握了获取灰度图像和彩色图像在特定像素位置处的BGR值。经测试发现，彩色图像的BGR会输出三个值，灰度图像的BGR只会输出一个值。

掌握了使用cv2.circle()函数绘制圆形的基本技巧。

探索了曲线动态输出的教程，掌握了输出范围等的设置技巧。

给出了饼图的一般绘图教程，包括颜色、比例设置，比例参数和标签参数位置设置，以及特定饼块的爆炸、阴影显示，还对全图进行了旋转。