numpy.random.beta

random.beta(a, b, size=None)

从 Beta 分布中抽取样本.

Beta 分布是 Dirichlet 分布的一个特例,并且与 Gamma 分布相关.它具有概率分布函数

\[f(x; a,b) = \frac{1}{B(\alpha, \beta)} x^{\alpha - 1} (1 - x)^{\beta - 1},\]

其中归一化常数 B 是 beta 函数,

\[B(\alpha, \beta) = \int_0^1 t^{\alpha - 1} (1 - t)^{\beta - 1} dt.\]

它经常出现在贝叶斯推断和顺序统计中.

备注

新代码应该使用 beta 方法,该方法是 Generator 实例的一个方法;请参阅 快速入门 .

参数:

afloat 或 floats 的类数组对象

Alpha,正数 (>0).

bfloat 或 floats 的类数组对象

Beta,正数 (>0).

sizeint 或 int 的元组,可选.

输出形状.如果给定形状是,例如, (m, n, k) ,则抽取 m * n * k 个样本.如果 size 是 None (默认),如果 a 和 b 都是标量,则返回单个值.否则,抽取 np.broadcast(a, b).size 个样本.

返回:

outndarray 或标量

从参数化的 beta 分布中抽取的样本.

参见

random.Generator.beta

新代码应该使用这个.