torch.nanquantile

torch.nanquantile(input, q, dim=None, keepdim=False, *, interpolation='linear', out=None) → Tensor

Это вариант torch.quantile(), который «игнорирует» NaN значения, вычисляя квантили q так, как если бы NaN значения в input не существовали. Если все значения в сокращённой строке NaN , то квантили для этой редукции будут NaN. См. документацию для torch.quantile().

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор.
• q (float или Тензор) – скалярное или одномерный тензор значений квантилей в диапазоне [0, 1]
• dim (int) – размерность для редукции.
• keepdim (bool) – сохраняется ли размерность выходного тензора или нет.

Ключевые аргументы

• interpolation (str) – метод интерполяции, используемый, когда искомая квантиль находится между двумя точками данных. Может быть linear, lower, higher, midpoint и nearest. По умолчанию linear.
• out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> t = torch.tensor([float('nan'), 1, 2])
>>> t.quantile(0.5)
tensor(nan)
>>> t.nanquantile(0.5)
tensor(1.5000)
>>> t = torch.tensor([[float('nan'), float('nan')], [1, 2]])
>>> t
tensor([[nan, nan],
        [1., 2.]])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=0)
tensor([1., 2.])
>>> t.nanquantile(0.5, dim=1)
tensor([   nan, 1.5000])