quantile

paddle. quantile ( x, q, axis=None, keepdim=False, name=None ) [源代码]

沿给定的轴 axis 计算 x 中元素的分位数。

参数

  • x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。

  • q (int|float|list) - 待计算的分位数, 需要在符合取值范围[0, 1]。如果 q 是List, 其中的每一个q分位数都会被计算, 并且输出的首维大小与列表中元素的数量相同。

  • axis (int|list, 可选) - 指定对 x 进行计算的轴。axis 可以是int或内部元素为int类型的list。axis 值应该在范围[-D, D)内，D是 x 的维度。如果 axis 或者其中的元素值小于0，则等价于 \(axis + D\) 。如果 axis 是list，对给定的轴上的所有元素计算分位数。如果 axis 是None，则对 x 的全部元素计算分位数。默认值为None。

  • keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 keepdim 为True，则输出Tensor和 x 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 axis 上进行squeeze操作。默认值为False。

  • name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。

返回

Tensor ，沿着 axis 进行分位数计算的结果。如果 x 的数据类型为float64，则返回值的数据类型为float64，反之返回值数据类型为float32。

代码示例

import paddle

x = paddle.randn((2,3))
#[[-1.28740597,  0.49533170, -1.00698614],
# [-1.11656201, -1.01010525, -2.23457789]])

y1 = paddle.quantile(x, q=0.5, axis=[0, 1])
# y1 = -1.06333363

y2 = paddle.quantile(x, q=0.5, axis=1)
# y2 = [-1.00698614, -1.11656201]

y3 = paddle.quantile(x, q=[0.3, 0.5], axis=1)
# y3 =[[-1.11915410, -1.56376839],
#      [-1.00698614, -1.11656201]]

y4 = paddle.quantile(x, q=0.8, axis=1, keepdim=True)
# y4 = [[-0.10559537],
#       [-1.05268800]])