numpy.random.RandomState.beta

方法

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

从 Beta 分布中抽取样本。

Beta 分布是 Dirichlet 分布的特例，并且与 Gamma 分布相关。它的概率密度函数为

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

其中归一化因子 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理和顺序统计中。

注意

新的代码应该使用 beta Generator 实例的方法；请参见 快速入门。

参数：

a浮点数或浮点数的类数组对象

Alpha，正数 (>0)。

b浮点数或浮点数的类数组对象

Beta，正数 (>0)。

size整数或整数元组，可选

输出形状。如果给定的形状例如为 (m, n, k)，则将抽取 m * n * k 个样本。如果 size 为 None（默认值），如果 a 和 b 都是标量，则返回单个值。否则，将抽取 np.broadcast(a, b).size 个样本。

返回：

outndarray 或标量

从参数化 Beta 分布中抽取的样本。

另请参阅

random.Generator.beta

这应该用于新的代码。