使用lexsort：
import numpy as np
a = np.array([(3, 2), (6, 2), (3, 6), (3, 4), (5, 3)])
ind = np.lexsort((a[:,1],a[:,0]))
a[ind]
# array([[3, 2],
# [3, 4],
# [3, 6],
# [5, 3],
# [6, 2]])
a.ravel()如果a为，则返回一个视图C_CONTIGUOUS。如果是这样的话，@ars的方法（通过使用ravel代替稍作修改）将flatten产生一种很好a的就地 排序方法：
a = np.array([(3, 2), (6, 2), (3, 6), (3, 4), (5, 3)])
dt = [('col1', a.dtype),('col2', a.dtype)]
assert a.flags['C_CONTIGUOUS']
b = a.ravel().view(dt)
b.sort(order=['col1','col2'])
由于b是一个视图a，排序b排序a，以及：
print(a)
# [[3 2]
# [3 4]
# [3 6]
# [5 3]
# [6 2]]
602392714
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