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]))