mindspore.mint.searchsorted

mindspore.mint.searchsorted(sorted_sequence, values, *, out_int32=False, right=False, side=None, sorter=None)

返回位置索引，根据这个索引将 values 插入 sorted_sequence 后，sorted_sequence 的最内维度的顺序保持不变。

参数：

• sorted_sequence (Tensor) - 输入Tensor。在最里面的维度上必须包含单调递增的序列。

• values (Tensor) - 要插入元素的值。

关键字参数：

• out_int32 (bool, 可选) - 输出数据类型。如果为 True ，则输出数据类型将为int32；如果为 False ，则输出数据类型将为int64。默认值： False 。

• right (bool, 可选) - 搜索策略。如果为 True ，则返回找到的最后一个合适的索引；如果为 False ，则返回第一个合适的索引。默认值： False 。

• side (str, 可选) - 跟参数 right 功能一致，如果参数值为 'left'，相当于 right 为 False。如果参数值为 'right' ，相当于 right 为 True。如果值为 'left' 但是 right 为 True 则会报错。默认值： None 。

• sorter (Tensor, 可选) - 如果提供，shape将与 sorted_sequence 一致, 类型必须为int64，包含整数索引，这些索引将在最内层维度上按升序给 sorted_sequence 排序。默认值： None 。CPU和GPU只支持默认值。

返回：

表示 sorted_sequence 最内维度的索引的Tensor，如果插入 values Tensor中相应的值，则 sorted_sequence Tensor的顺序将被保留；如果out_int32为True，则返回的数据类型为int32，否则为int64，并且形状与values的形状相同。

异常：

• ValueError - 如果 sorted_sequence 的维度不是1，并且除 sorted_sequence 和 values 的最后一个维度之外的维度不同。

• ValueError - 如果 sorted_sequence 是Scalar。

• ValueError - 如果 values 是Scalar，并且 sorted_sequence 的维度不是1。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> sorted_sequence = Tensor(np.array([[0, 1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8, 10]]), mindspore.float32)
>>> values = Tensor(np.array([[3, 6, 9], [3, 6, 9]]), mindspore.float32)
>>> output = mint.searchsorted(sorted_sequence, values)
>>> print(output)
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