numpy.random.RandomState.beta#

方法

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

從 Beta 分佈中抽取樣本。

Beta 分佈是 Dirichlet 分佈的特例，且與 Gamma 分佈相關。它具有機率分佈函數

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

其中正規化常數 B 是 Beta 函數，

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

它常在貝氏推論和順序統計中看到。

注意

新程式碼應使用 beta 方法，此方法屬於 Generator 實例；請參閱快速入門。

參數:

afloat 或 float 的類陣列: Alpha，正數 (>0)。
bfloat 或 float 的類陣列: Beta，正數 (>0)。
sizeint 或 int 元組，選用: 輸出形狀。如果給定的形狀是，例如， (m, n, k)，則會抽取 m * n * k 個樣本。如果 size 為 None (預設)，則當 a 和 b 均為純量時，會傳回單一值。否則，會抽取 np.broadcast(a, b).size 個樣本。

傳回值:

另請參閱