对于“正确”的方式，请参见numpy.ndarray.sort的order关键字参数。
但是，你需要将数组视为具有字段的数组（结构化数组）。
如果你最初没有使用字段定义数组，那么“正确”的方法将非常丑陋。
作为一个简单的示例，对其进行排序并返回副本：
In [1]: import numpy as np
In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[0,0,1]])
In [3]: np.sort(a.view('i8,i8,i8'), order=['f1'], axis=0).view(np.int)
Out[3]:
array([[0, 0, 1],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
对其进行原位排序：
In [6]: a.view('i8,i8,i8').sort(order=['f1'], axis=0) #<-- returns None
In [7]: a
Out[7]:
array([[0, 0, 1],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
据我所知，@ Steve确实是最优雅的方式…
此方法的唯一优点是，“ order”参数是用于排序搜索依据的字段列表。例如，你可以通过提供order = ['f1'，'f2'，'f0']来对第二列，第三列，第一列进行排序。
我想这可行： a[a[:,1].argsort()]
这表示的第二列，a并据此对其进行排序。
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清零编程群