mindspore.Tensor.median

mindspore.Tensor.median(global_median=False, axis=0, keep_dims=False)[源代码]

返回指定维度上的中值。

Warning

如果 global_median 为True，则 indices 无意义。

参数：

  • global_median (bool) - 表示是否对当前Tensor的全部元素取中值。默认值：False。

  • axis (int) - 计算中值的维度。默认值：(0), 取值范围为[-ndim, ndim - 1]，’ndim’ 表示当前Tensor的维度长度。

  • keep_dims (bool) - 表示是否减少维度，如果为True，输出将与输入保持相同的维度；如果为False，输出将减少维度。默认值：False。

返回：

  • y (Tensor) - 返回指定维度上的中值，数据类型与当前Tensor相同。

  • indices (bool) - 指定中值索引。数据类型为int64。如果 global_median 为True，则结果无意义。

异常：

  • TypeError - 当前Tensor的类型不是: int16, int32, int64, float32, float64。

  • TypeError - global_median 不是bool。

  • TypeError - axis 不是int。

  • TypeError - keep_dims 不是bool。

  • ValueError - axis 的范围不在[-ndim, ndim - 1]。

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> # case 1 : common median compute
>>> x = Tensor(np.array([[0.57, 0.11, 0.21],[0.38, 0.50, 0.57], [0.36, 0.16, 0.44]]).astype(np.float32))
>>> y = x.median(global_median=False, axis=0, keep_dims=False)
>>> print(y)
(Tensor(shape=[3], dtype=Float32, value=[0.38, 0.16, 0.44]),
 Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value=[1, 2, 2]))
>>> # case 2 : global median compute
>>> x = Tensor(np.array([1, 7, 6],[5, 1, 3],[9, 17, 1]), mindspore.int32)
>>> y = x.median(global_median=True)
>>> print(y)
(Tensor(shape=[1], dtype=Int32, value=[5]), Tensor(shape=[1], dtype=Int64, value=[1]))