numpy.random.beta#

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

从 Beta 分布中抽取样本。

Beta 分布是 Dirichlet 分布的一种特殊情况，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 方法代替 Generator 实例；请参见快速入门。

参数:

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