Различные образцы бета-дистрибутивов ⇐ Python

[Anonymous]

Учитывая этот код Python

Код: Выделить всё

import numpy as np

success = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
failure = np.array([12, 13, 14, 15, 16])

beta_samples = np.random.beta(success + 1, failure + 1, size = 5)
print(beta_samples)

beta_samples2 = [np.random.beta(success[i] + 1, failure[i] + 1) for i in range(5)]
print(beta_samples2)

Вывод:

Код: Выделить всё

[0.22023725 0.18643029 0.14765836 0.12017337 0.39477445]
[0.22605254862542162, 0.12566539444840888, 0.13290508184544317, 0.2718239044172474, 0.1464185003569084]

Почему я получаю два совершенно разных образца бета-дистрибутива, учитывая, что я использую одни и те же массивы успехов и неудач?
какой из них правильный, а другой какой из них неверен?
Это потому, что позже мне нужно будет выбрать местоположение/индекс максимального значения в этих бета-образцах с помощью функции argmax(...), и в настоящее время обе эти функции образцы дадут мне другой индекс/местоположение.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... on-samples