argsort

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

对输入变量沿给定轴进行 升序 排列,输出排序好的数据和相应的索引,其维度和输入相同。暂不支持降序排列

参数:
  • input (Variable) - 输入的多维 Tensor ,支持的数据类型:float32、float64。
  • 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。
  • 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) # same as axis==2
    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.]]]