mindspore.ops.Sort

class mindspore.ops.Sort(axis=- 1, descending=False)

根据指定的轴对输入Tensor的元素进行排序，默认为升序排序。

警告

目前仅支持float16、uint8、int8、int16、int32、int64数据类型。如果使用float32类型可能导致数据精度损失。

参数：

• axis (int，可选) - 指定排序的轴。默认值： -1 ，表示指定最后一维。当前Ascend后端只支持对最后一维进行排序。

• descending (bool，可选) - 指定排序方式。如果 descending 为 True ，则根据value对元素进行降序排序。默认值： False 。

输入：

• x (Tensor) - 输入Tensor。

输出：

• y1 (Tensor) - Tensor，其值为排序后的值，shape和数据类型与输入相同。

• y2 (Tensor) - 输入Tensor，其元素的索引。数据类型为int32。

异常：

• TypeError - axis 不是int。

• TypeError - descending 不是bool。

• ValueError - 当 axis 取值不在[-len(x.shape), len(x.shape))范围内。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> x = Tensor(np.array([[8, 2, 1], [5, 9, 3], [4, 6, 7]]), mindspore.float16)
>>> sort = ops.Sort()
>>> output = sort(x)
>>> # The output below is based on the Ascend platform.
>>> print(output)
(Tensor(shape=[3, 3], dtype=Float16, value=
[[ 1.0000e+00,  2.0000e+00,  8.0000e+00],
 [ 3.0000e+00,  5.0000e+00,  9.0000e+00],
 [ 4.0000e+00,  6.0000e+00,  7.0000e+00]]), Tensor(shape=[3, 3], dtype=Int32, value=
[[2, 1, 0],
 [2, 0, 1],
 [0, 1, 2]]))