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：

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy as np
  4. in1 = np.array([[[5,8,9,5],
  5.                  [0,0,1,7],
  6.                  [6,9,2,4]],
  7.                 [[5,2,4,2],
  8.                  [4,7,7,9],
  9.                  [1,7,0,6]]]).astype(np.float32)
  10. with fluid.dygraph.guard():
  11.     x = fluid.dygraph.to_variable(in1)
  12.     out1 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=-1) # same as axis==2
  13.     out2 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=0)
  14.     out3 = fluid.layers.argsort(input=x, axis=1)
  15.     print(out1[0].numpy())
  16.     # [[[5. 5. 8. 9.]
  17.     #   [0. 0. 1. 7.]
  18.     #   [2. 4. 6. 9.]]
  19.     #  [[2. 2. 4. 5.]
  20.     #   [4. 7. 7. 9.]
  21.     #   [0. 1. 6. 7.]]]
  22.     print(out1[1].numpy())
  23.     # [[[0 3 1 2]
  24.     #   [0 1 2 3]
  25.     #   [2 3 0 1]]
  26.     #  [[1 3 2 0]
  27.     #   [0 1 2 3]
  28.     #   [2 0 3 1]]]
  29.     print(out2[0].numpy())
  30.     # [[[5. 2. 4. 2.]
  31.     #   [0. 0. 1. 7.]
  32.     #   [1. 7. 0. 4.]]
  33.     #  [[5. 8. 9. 5.]
  34.     #   [4. 7. 7. 9.]
  35.     #   [6. 9. 2. 6.]]]
  36.     print(out3[0].numpy())
  37.     # [[[0. 0. 1. 4.]
  38.     #   [5. 8. 2. 5.]
  39.     #   [6. 9. 9. 7.]]
  40.     #  [[1. 2. 0. 2.]
  41.     #   [4. 7. 4. 6.]
  42.     #   [5. 7. 7. 9.]]]