jax.numpy.nanquantile

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

計算沿指定軸的資料分位數，忽略 NaN 值。

JAX 實現的 numpy.nanquantile()。

參數:

• a (ArrayLike) – N 維陣列輸入。

• q (ArrayLike) – 指定所需分位數的純量或一維陣列。q 應包含介於 0.0 和 1.0 之間的浮點數值。

• axis (int | tuple[int, ...] | None) – 可選的軸或軸元組，用於計算分位數

• out (None) – JAX 尚未實作；如果不是 None 則會出錯

• overwrite_input (bool) – JAX 尚未實作；如果不是 False 則會出錯

• method (str) – 指定要使用的插值方法。選項為 ["linear", "lower", "higher", "midpoint", "nearest"] 其中之一。預設值為 linear。

• keepdims (bool) – 如果為 True，則傳回的陣列將與輸入具有相同的維度數。預設值為 False。

• interpolation (DeprecatedArg | str) – 已棄用的 method 引數別名。如果使用，將導致 DeprecationWarning。

傳回值:

一個陣列，包含沿指定軸的指定分位數。

傳回類型:

Array

另請參閱

• jax.numpy.quantile()：計算分位數，但不忽略 NaN

• jax.numpy.nanpercentile()：計算百分位數 (0-100)

範例

計算一維陣列的中位數和四分位數

>>> x = jnp.array([0, 1, 2, jnp.nan, 3, 4, 5, 6])
>>> q = jnp.array([0.25, 0.5, 0.75])

由於 NaN 值，jax.numpy.quantile() 會傳回所有 NaN，而 nanquantile() 則會忽略它們

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