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- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.mint.sort

mindspore.mint.sort(input, *, dim=- 1, descending=False, stable=False)

按指定顺序对输入Tensor的指定维上的元素进行排序。

警告

目前能良好支持的数据类型有：float16、uint8、int8、int16、int32、int64。如果使用float32，可能产生精度误差。

参数：

• input (Tensor) - 进行排序的Tensor，shape为 $(N,\ast )$ ，其中 $\ast$ 表示任意数量的的额外维度。

关键字参数：

• dim (int，可选) - 指定排序的轴。默认值： -1 ，表示指定最后一维。

• descending (bool，可选) - 按降序还是升序。如果为 True ，则元素按降序排列，否则按升序排列。默认值： False 。

• stable (bool，可选) - 按稳定排序还是非稳定排序。如果为 True ，则是稳定排序，否则为非稳定排序。默认值： False 。

返回：

• y1 (Tensor) - 排序后的值，其shape和数据类型与输入一致。

• y2 (Tensor) - 返回值在原输入Tensor里对应的索引，数据类型为int64。

异常：

• TypeError - dim 不是int类型。

• TypeError - descending 不是bool类型。

• TypeError - input 不是float16、float32、uint8、int8、int16、int32、int64或bfloat16。

• TypeError - stable 不是bool类型。

• ValueError - dim 不在[-len(input.shape), len(input.shape))范围内。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, mint
>>> x = Tensor(np.array([[8, 2, 1], [5, 9, 3], [4, 6, 7]]), mindspore.float16)
>>> output = mint.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=Int64, value=
[[2, 1, 0],
[2, 0, 1],
[0, 1, 2]]))