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，与 Gamma 分布有关。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断和顺序统计中。

注意

新代码应该使用 beta 方法，而不是 Generator 实例；请参见快速入门。

参数:

afloat 或类数组浮点数: Alpha，正数 (>0)。
bfloat 或类数组浮点数: Beta，正数 (>0)。
sizeint 或 int 元组，可选: 输出形状。如果给定的形状为，例如，(m, n, k)，则将抽取 m * n * k 个样本。如果 size 为 None（默认值），则如果 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。

返回值:

参见