numpy.random.beta

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

Выборка образцов 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, является бета-функцией,

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

Часто используется в байесовском выводе и в порядке статистики.

Примечание

Новый код должен использовать метод beta экземпляра Generator; см. Быстрый старт.

Параметры:

afloat или array_like из float: Альфа, положительная (>0).
bfloat или array_like из float: Бета, положительная (>0).
sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов генерируются. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается единственное значение, если a и b являются скалярами. В противном случае np.broadcast(a, b).size образцов генерируется.

Возвращаемое значение:

outndarray или скаляр: Сгенерированные образцы из бета-распределения с заданными параметрами.

См. также