numpy.random.beta#

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

从 Beta 分布中抽取样本。

Beta 分布是狄利克雷分布的一种特殊情况，并且与 Gamma 分布有关。它具有概率分布函数

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

其中归一化因子 B 是 Beta 函数，

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

它在贝叶斯推断和顺序统计中经常出现。

注意

新代码应使用 beta 方法，该方法是 Generator 实例的方法；请参阅快速入门。

参数:

afloat 或 float 的 array_like: Alpha，正数 (>0)。
bfloat 或 float 的 array_like: Beta，正数 (>0)。
sizeint 或 int 的元组，可选: 输出形状。如果给定的形状是，例如，(m, n, k)，则抽取 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，抽取 np.broadcast(a, b).size 个样本。

返回:

参见