argsort¶

paddle.fluid.layers. argsort ( input, axis=- 1, descending=False, name=None ) [源代码] ¶

对输入变量沿给定轴进行排序，输出排序好的数据和相应的索引，其维度和输入相同。默认升序排列，如果需要降序排列设置 descending=True 。

参数¶

input (Variable) - 输入的多维 Tensor，支持的数据类型：float32、float64、int16、int32、int64、uint8。

axis (int，可选) - 指定对输入Tensor进行运算的轴，axis 的有效范围是[-R, R)，R是输入 x 的Rank， axis 为负时与 axis +R 等价。默认值为0。

descending (bool，可选) - 指定算法排序的方向。如果设置为True，算法按照降序排序。如果设置为False或者不设置，按照升序排序。默认值为False。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

一组已排序的输出（与 input 维度相同、数据类型相同）和索引（数据类型为int64）。

返回类型¶

tuple[Variable]

代码示例¶

          import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

in1 = np.array([[[5,8,9,5],
                [0,0,1,7],
                [6,9,2,4]],
                [[5,2,4,2],
                [4,7,7,9],
                [1,7,0,6]]]).astype(np.float32)
with fluid.dygraph.guard():
    x = fluid.dygraph.to_variable(in1)
    out1 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=-1)
    out2 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=0)
    out3 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=1)
    print(out1[0].numpy())
    # [[[5. 5. 8. 9.]
    #   [0. 0. 1. 7.]
    #   [2. 4. 6. 9.]]
    #  [[2. 2. 4. 5.]
    #   [4. 7. 7. 9.]
    #   [0. 1. 6. 7.]]]
    print(out1[1].numpy())
    # [[[0 3 1 2]
    #   [0 1 2 3]
    #   [2 3 0 1]]
    #  [[1 3 2 0]
    #   [0 1 2 3]
    #   [2 0 3 1]]]
    print(out2[0].numpy())
    # [[[5. 2. 4. 2.]
    #   [0. 0. 1. 7.]
    #   [1. 7. 0. 4.]]
    #  [[5. 8. 9. 5.]
    #   [4. 7. 7. 9.]
    #   [6. 9. 2. 6.]]]
    print(out3[0].numpy())
    # [[[0. 0. 1. 4.]
    #   [5. 8. 2. 5.]
    #   [6. 9. 9. 7.]]
    #  [[1. 2. 0. 2.]
    #   [4. 7. 4. 6.]
    #   [5. 7. 7. 9.]]]

         