jax.numpy.nanmedian

jax.numpy.nanmedian(a, axis=None, out=None, overwrite_input=False, keepdims=False)

返回沿给定轴的数组元素的中位数，忽略NaN值。

JAX实现的numpy.nanmedian()。

参数:

• a (ArrayLike) – 输入数组。

• axis (int | tuple[int, ...] | None) – 可选，整数或整数序列，默认值=None。计算中位数的轴。如果为None，则计算扁平化数组的中位数。

• keepdims (bool) – 布尔值，默认值=False。如果为True，则结果中保留大小为1的缩减轴。

• out (None) – JAX未使用。

• overwrite_input (bool) – JAX未使用。

返回:

一个数组，其中包含沿给定轴的中位数，忽略NaN值。如果沿给定轴的所有元素均为NaN，则返回nan。

返回类型:

数组

另请参阅

• jax.numpy.nanmean(): 计算沿给定轴的数组元素的平均值，忽略NaN值。

• jax.numpy.nanmax(): 计算沿给定轴的数组元素的最大值，忽略NaN值。

• jax.numpy.nanmin(): 计算沿给定轴的数组元素的最小值，忽略NaN值。

示例

默认情况下，计算扁平化数组的中位数。

>>> nan = jnp.nan
>>> x = jnp.array([[2, nan, 7, nan],
...                [nan, 5, 9, 2],
...                [6, 1, nan, 3]])
>>> jnp.nanmedian(x)
Array(4., dtype=float32)

如果axis=1，则沿轴1计算中位数。

>>> jnp.nanmedian(x, axis=1)
Array([4.5, 5. , 3. ], dtype=float32)

如果keepdims=True，则输出的ndim与输入的ndim相等。

>>> jnp.nanmedian(x, axis=1, keepdims=True)
Array([[4.5],
       [5. ],
       [3. ]], dtype=float32)