quantile¶
沿给定的轴 axis 计算 x 中元素的分位数。
参数¶
x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float32、float64。
q (int|float|list) - 待计算的分位数，需要在符合取值范围[0, 1]。如果
q是 List，其中的每一个 q 分位数都会被计算，并且输出的首维大小与列表中元素的数量相同。axis (int|list，可选) - 指定对
x进行计算的轴。axis可以是 int 或内部元素为 int 类型的 list。axis值应该在范围[-D, D)内，D 是x的维度。如果axis或者其中的元素值小于 0，则等价于 \(axis + D\)。如果axis是 list，对给定的轴上的所有元素计算分位数。如果axis是 None，则对x的全部元素计算分位数。默认值为 None。keepdim (bool，可选) - 是否在输出 Tensor 中保留减小的维度。如果
keepdim为 True，则输出 Tensor 和x具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为 1)。否则，输出 Tensor 的形状会在axis上进行 squeeze 操作。默认值为 False。name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。
返回¶
Tensor，沿着axis进行分位数计算的结果。如果x的数据类型为 float64，则返回值的数据类型为 float64，反之返回值数据类型为 float32。
代码示例¶
import paddle
y = paddle.arange(0, 8 ,dtype="float32").reshape([4, 2])
# Tensor(shape=[4, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[0., 1.],
# [2., 3.],
# [4., 5.],
# [6., 7.]])
y1 = paddle.quantile(y, q=0.5, axis=[0, 1])
# Tensor(shape=[], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# 3.50000000)
y2 = paddle.quantile(y, q=0.5, axis=1)
# Tensor(shape=[4], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [0.50000000, 2.50000000, 4.50000000, 6.50000000])
y3 = paddle.quantile(y, q=[0.3, 0.5], axis=0)
# Tensor(shape=[2, 2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[1.80000000, 2.80000000],
# [3. , 4. ]])
y[0,0] = float("nan")
y4 = paddle.quantile(y, q=0.8, axis=1, keepdim=True)
# Tensor(shape=[4, 1], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[nan ],
# [2.80000000],
# [4.80000000],
# [6.80000000]])