这是一个老问题，但如果你需要将其推广到高于2维的数组，下面是可以很容易推广的解决方案:

np.einsum('ij->ij', a[a[:,1].argsort(),:])

对于二维来说，这是一个过度的处理，对于@steve的答案，一个[a[:，1].argsort()]就足够了，但是这个答案不能推广到更高的维度。你可以在这个问题中找到一个3D数组的例子。

输出:

[[7 0 5]
 [9 2 3]
 [4 5 6]]

按a的第二列排序:

a[a[:, 1].argsort()]

从NumPy邮件列表中，这里有另一个解决方案:

>>> a
array([[1, 2],
       [0, 0],
       [1, 0],
       [0, 2],
       [2, 1],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 0],
      [2, 2]])
>>> a[np.lexsort(np.fliplr(a).T)]
array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 2],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [1, 0],
       [1, 2],
       [2, 1],
       [2, 2]])

你可以按照Steve Tjoa的方法对多个列进行排序，使用像归并排序这样的稳定排序，并从最不重要的列到最重要的列对索引进行排序:

a = a[a[:,2].argsort()] # First sort doesn't need to be stable.
a = a[a[:,1].argsort(kind='mergesort')]
a = a[a[:,0].argsort(kind='mergesort')]

这是按第0列，第1列，第2列排序。

@steve的回答实际上是最优雅的方式。

关于“正确”的方法，请参阅numpy.ndarray.sort的order关键字参数

但是，您需要将数组视为带有字段的数组(结构化数组)。

如果你一开始没有用字段定义数组，那么“正确”的方式是非常丑陋的……

举个简单的例子，排序并返回一个副本:

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]])

在适当的位置排序:

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，史蒂夫的方法真的是最优雅的……

该方法的唯一优点是“order”参数是一个字段列表，用于排序搜索。例如，您可以通过order=['f1'，'f2'，'f0']按第二列排序，然后是第三列，然后是第一列。

正如Python文档wiki所建议的:

a = ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [0, 0, 1]]); 
a = sorted(a, key=lambda a_entry: a_entry[1]) 
print a

输出:

[[[0, 0, 1], [1, 2, 3], [4, 5, 6]]]