nanmedian

paddle. nanmedian ( x, axis=None, keepdim=False, name=None ) [源代码]

沿给定的轴 axis 计算中位数，同时忽略 NAN 元素。 如果元素的有效计数为偶数，则计算并返回中间两数的平均数。

参数

  • x (Tensor) - 输入的 Tensor，数据类型为：float16、bfloat16、float32、float64、int32、int64。

  • axis (None|int|list|tuple，可选) - 指定对 x 进行计算的轴。axis 可以是 int 或者 int 元素的列表。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 None，则对 x 的全部元素计算中位数。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 进行中位数计算的结果，同时忽略 NAN 元素。输出的 dtype 与 x 相同。

代码示例

>>> import paddle
>>> x = paddle.to_tensor([[float('nan'), 2. , 3. ], [0. , 1. , 2. ]])

>>> y1 = x.nanmedian()
>>> print(y1.numpy())
2.0

>>> y2 = x.nanmedian(0)
>>> print(y2.numpy())
[0.  1.5 2.5]

>>> y3 = x.nanmedian(0, keepdim=True)
>>> print(y3.numpy())
[[0.  1.5 2.5]]

>>> y4 = x.nanmedian((0, 1))
>>> print(y4.numpy())
2.0

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