fix argsort doc (#1266)

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doc/fluid/api_cn/layers_cn/argsort_cn.rst

@@ -5,48 +5,61 @@ argsort
 
 .. py:function:: paddle.fluid.layers.argsort(input,axis=-1,name=None)
 
-对输入变量沿给定轴进行排序，输出排序好的数据和相应的索引，其维度和输入相同
+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**。
 
-.. code-block:: text
-
-    例如：
-  给定 input 并指定 axis=-1
-
-        input = [[0.15849551, 0.45865775, 0.8563702 ],
-                [0.12070083, 0.28766365, 0.18776911]],
-
-      执行argsort操作后，得到排序数据：
-
-        out = [[0.15849551, 0.45865775, 0.8563702 ],
-            [0.12070083, 0.18776911, 0.28766365]],
-
-  根据指定axis排序后的数据indices变为:
-
-        indices = [[0, 1, 2],
-                [0, 2, 1]]
 
 参数：
-    - **input** (Variable)-用于排序的输入变量
-    - **axis** (int)- 沿该参数指定的轴对输入进行排序。当axis<0,实际的轴为axis+rank(input)。默认为-1，即最后一维。
-    - **name** (str|None)-（可选）该层名称。如果设为空，则自动为该层命名。
+    - **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) - 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，默认值为None。
 
-返回：一组已排序的数据变量和索引
+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：元组
+返回类型：tuple[Variable]
 
 **代码示例**：
 
 .. code-block:: python
 
-    import paddle.fluid as fluid
-    x = fluid.layers.data(name="x", shape=[3, 4], dtype="float32")
-    out, indices = fluid.layers.argsort(input=x, axis=0)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
+  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.]]]