numpy.random.beta

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

Выборка образцов из бета-распределения.

Бета-распределение является частным случаем дирихле-распределения и связано с гамма-распределением. Оно имеет функцию плотности вероятности

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

где нормализация, B, является бета-функцией,

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

Часто используется в байесовском выводе и порядковых статистиках.

Примечание

Новый код должен использовать метод beta экземпляра default_rng(); см. Быстрый старт.

Параметры

afloat or array_like of floats: Альфа, положительное число (>0).
bfloat or array_like of floats: Бета, положительное число (>0).
sizeint or tuple of ints, optional: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов будут выбраны. Если размер равен None (по умолчанию), то будет возвращено одно значение, если a и b являются скалярами. В противном случае np.broadcast(a, b).size образцов будут выбраны.

Возвращаемые значения

outndarray or scalar: Выбранные образцы из параметризованного бета-распределения.

См. также