mindspore.mint.median
- mindspore.mint.median(input, dim=None, keepdim=False)[源代码]
输出指定维度
dim
上的中值与其对应的索引。如果dim
为None,则计算Tensor中所有元素的中值。- 参数:
input (Tensor) - 任意维度的Tensor,支持的数据类型为:uint8, int16, int32, int64, float16 or float32.
dim (int, 可选) - 指定计算的轴。默认值:
None
。keepdim (bool, 可选) - 是否保留
dim
指定的维度。默认值:False
。
- 返回:
y (Tensor) - 输出中值,数据类型与
input
相同。如果
dim
为None
,y
只有一个元素。如果
keepdim
为True
,y
的shape除了在dim
维度上为1外与input
一致。其他情况下,
y
比input
缺少dim
指定的维度。
indices (Tensor) - 中值的索引。shape与
y
一致,数据类型为int64。
- 异常:
TypeError -
input
不是以下数据类型之一:uint8、int16、int32、int64、float16、float32。TypeError -
input
不是Tensor。TypeError -
dim
不是int。TypeError -
keepdim
不是bool值。ValueError -
dim
不在 [-x.dim, x.dim-1] 范围内。
- 支持平台:
Ascend
样例:
>>> import numpy as np >>> from mindspore import Tensor, mint >>> 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 = mint.median(x, dim=0, keepdim=False) >>> print(y) (Tensor(shape=[3], dtype=Float32, value= [ 3.79999995e-01, 1.59999996e-01, 4.39999998e-01]), Tensor(shape=[3], dtype=Int64, value= [1, 2, 2]))