贝叶斯网络推断算法并不假设数据具有特定的分布，它是一种概率图模型，通过学习变量之间的条件概率分布来进行推断。因此，贝叶斯网络推断算法可以应用于各种类型的数据。

以下是一个使用贝叶斯网络推断算法的简单代码示例：

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
from pgmpy.inference import VariableElimination

# 定义贝叶斯网络模型
model = BayesianModel([('D', 'G'), ('I', 'G'), ('G', 'L'), ('I', 'S')])

# 定义变量的条件概率分布
cpd_d = TabularCPD(variable='D', variable_card=2, values=[[0.6, 0.4]])
cpd_i = TabularCPD(variable='I', variable_card=2, values=[[0.7, 0.3]])
cpd_g = TabularCPD(variable='G', variable_card=3, 
                   values=[[0.3, 0.05, 0.9, 0.5], 
                           [0.4, 0.25, 0.08, 0.3], 
                           [0.3, 0.7, 0.02, 0.2]],
                   evidence=['I', 'D'], evidence_card=[2, 2])
cpd_l = TabularCPD(variable='L', variable_card=2, 
                   values=[[0.1, 0.4, 0.99], [0.9, 0.6, 0.01]], 
                   evidence=['G'], evidence_card=[3])
cpd_s = TabularCPD(variable='S', variable_card=2, 
                   values=[[0.95, 0.2], [0.05, 0.8]], 
                   evidence=['I'], evidence_card=[2])

# 将条件概率分布加入模型
model.add_cpds(cpd_d, cpd_i, cpd_g, cpd_l, cpd_s)

# 创建变量消除推断对象
infer = VariableElimination(model)

# 进行推断
query = infer.query(['G'], evidence={'S': 0, 'L': 1})
print(query['G'])

在这个例子中，我们通过定义变量的条件概率分布来构建贝叶斯网络模型。然后，我们使用变量消除推断对象进行推断，并通过设置证据变量的取值来得到我们感兴趣的变量的概率分布。在这里，我们推断变量'G'在'S=0'和'L=1'的条件下的概率分布。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的变量。