numpy.random.RandomState.beta

метод

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

Генерирует выборки из бета-распределения.

Бета-распределение является частным случаем распределения Дирихле и связано с гамма-распределением. Его функция плотности вероятности

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

где нормализация, B, это бета-функция,

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

Часто используется в байесовском выводе и порядковых статистиках.

Примечание

В новом коде следует использовать метод beta экземпляра default_rng(); см. Быстрый старт.

Параметры

afloat или array_like из float: Альфа, положительное число (>0).
bfloat или array_like из float: Бета, положительное число (>0).
sizeint или кортеж из int, необязательно: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируется. Если size равно None (по умолчанию), возвращается одно значение, если a и b являются скалярами. В противном случае np.broadcast(a, b).size выборок генерируется.

Возвращаемое значение

outndarray или скаляр: Сгенерированные выборки из параметризованного бета-распределения.

См. также