jax.numpy.nanquantile#

jax.numpy.nanquantile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, method='linear', keepdims=False, *, interpolation=Deprecated)[源]#

计算指定轴上数据的分位数，忽略 NaN 值。

JAX 对 numpy.nanquantile() 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 0.0 和 1.0 之间的浮点值。

  • axis (int | tuple[int, ...] | None) – 可选轴或轴的元组，用于计算分位数

  • 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 将报错

  • method (str) – 指定要使用的插值方法。可选值包括 ["linear", "lower", "higher", "midpoint", "nearest"]。默认为 linear。

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

  • interpolation (DeprecatedArg | str) – method 参数的已弃用别名。如果使用，将导致 DeprecationWarning。

返回:

一个数组，包含指定轴上指定的分位数。

返回类型:

Array

另请参阅

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([0.25, 0.5, 0.75])

由于存在 NaN 值，jax.numpy.quantile() 返回所有 NaN，而 nanquantile() 则忽略它们

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