jax.numpy.nanpercentile

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

计算指定轴上的数据百分位数，忽略 NaN 值。

JAX 实现的 numpy.nanpercentile()。

参数:

• a (ArrayLike) – N 维数组输入。

• q (ArrayLike) – 标量或一维数组，指定所需的 quantile。 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，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。选项为 ["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 (str | DeprecatedArg) – 已弃用的 method 参数的别名。如果使用，将导致 DeprecationWarning。

返回:

一个包含指定轴上的指定百分位数的数组。

返回类型:

数组

另请参阅

• jax.numpy.nanquantile()：计算 nan 感知的 quantile (0.0-1.0)

• jax.numpy.percentile()：计算百分位数，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])

由于存在 NaN 值，jax.numpy.percentile() 返回全部 NaN，而 nanpercentile() 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)