jax.numpy.nanpercentile

jax.numpy.nanpercentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, method='linear', keepdims=False, *, interpolation=Deprecated)

沿指定轴计算数据的百分位数，忽略 NaN 值。

JAX 对 numpy.nanpercentile() 的实现。

参数:

• a (ArrayLike) – N 维数组输入。

• q (ArrayLike) – 指定所需分位数的标量或一维数组。q 应包含介于 0 和 100 之间的整数或浮点数值。

• axis (int | tuple[int, ...] | None) – 可选的轴或轴元组，沿其计算分位数。

• out (None) – JAX 未实现；如果不是 None 将报错

• overwrite_input (bool) – JAX 未实现；如果不是 False，则会报错。

• method (str) – 指定要使用的插值方法。选项包括 ["linear", "lower", "higher", "midpoint", "nearest"] 中的一个。默认为 linear。

• keepdims (bool) – 如果为 True，则返回的数组将具有与输入相同的维度数。默认为 False。

• interpolation (DeprecatedArg)

返回:

包含沿指定轴的指定百分位数的数组。

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.numpy.nanquantile()：计算 NaN 感知的分位数（0.0-1.0）。

• jax.numpy.percentile()：计算百分位数，但不特殊处理 NaN。

示例

计算一维数组的中位数和四分位数

>>> x = jnp.array([0, 1, 2, jnp.nan, 3, 4, 5, 6])
>>> q = jnp.array([25, 50, 75])

由于 NaN 值，jax.numpy.percentile() 返回所有 NaN，而 nanpercentile() 则忽略它们。

>>> jnp.percentile(x, q)
Array([nan, nan, nan], dtype=float32)
>>> jnp.nanpercentile(x, q)
Array([1.5, 3. , 4.5], dtype=float32)