argsort

paddle. argsort ( x, axis=- 1, descending=False, stable=False, name=None ) [源代码]

对输入变量沿给定轴进行排序，输出排序好的数据的相应索引，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

  • x (Tensor) - 输入的多维 Tensor，支持的数据类型：float16、bfloat16、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 -1。

  • 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。

  • stable (bool，可选) - 是否使用稳定排序算法。若设置为 True，则使用稳定排序算法，即相同元素的顺序在排序结果中将会被保留。默认值为 False，此时的算法不一定是稳定排序算法。

  • 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

Tensor，排序后索引信息（与 x 维度信息一致），数据类型为 int64。

代码示例

>>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[[5,8,9,5],
...                        [0,0,1,7],
...                        [6,9,2,4]],
...                       [[5,2,4,2],
...                        [4,7,7,9],
...                        [1,7,0,6]]],
...                      dtype='float32')
>>> out1 = paddle.argsort(x, axis=-1)
>>> out2 = paddle.argsort(x, axis=0)
>>> out3 = paddle.argsort(x, axis=1)

>>> print(out1)
Tensor(shape=[2, 3, 4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[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)
Tensor(shape=[2, 3, 4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[0, 1, 1, 1],
  [0, 0, 0, 0],
  [1, 1, 1, 0]],
 [[1, 0, 0, 0],
  [1, 1, 1, 1],
  [0, 0, 0, 1]]])

>>> print(out3)
Tensor(shape=[2, 3, 4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[[[1, 1, 1, 2],
  [0, 0, 2, 0],
  [2, 2, 0, 1]],
 [[2, 0, 2, 0],
  [1, 1, 0, 2],
  [0, 2, 1, 1]]])

>>> x = paddle.to_tensor([1, 0]*40, dtype='float32')
>>> out1 = paddle.argsort(x, stable=False)
>>> out2 = paddle.argsort(x, stable=True)

>>> print(out1)
Tensor(shape=[80], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[55, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 1 , 57, 59, 61,
 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79, 17, 11, 13, 25, 7 , 3 , 27, 23, 19,
 15, 5 , 21, 9 , 10, 64, 62, 68, 60, 58, 8 , 66, 14, 6 , 70, 72, 4 , 74,
 76, 2 , 78, 0 , 20, 28, 26, 30, 32, 24, 34, 36, 22, 38, 40, 12, 42, 44,
 18, 46, 48, 16, 50, 52, 54, 56])

>>> print(out2)
Tensor(shape=[80], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
[1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35,
 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71,
 73, 75, 77, 79, 0 , 2 , 4 , 6 , 8 , 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26,
 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62,
 64, 66, 68, 70, 72, 74, 76, 78])