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]]

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]]]

按a的第二列排序:

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

#用于按列1排序

indexofsort=np.argsort(dataset[:,0],axis=-1,kind='stable') 
dataset   = dataset[indexofsort,:]

import numpy as np
a=np.array([[21,20,19,18,17],[16,15,14,13,12],[11,10,9,8,7],[6,5,4,3,2]])
y=np.argsort(a[:,2],kind='mergesort')# a[:,2]=[19,14,9,4]
a=a[y]
print(a)

期望的输出是[[6、5、4、3、2],[11、10、9、8、7]、[12]16日,15日,14日,13日,[17]19日21日20日,18日)

请注意，argsort(numArray)返回numArray的索引，因为它应该以排序的方式排列。

例子

x=np.array([8,1,5]) 
z=np.argsort(x) #[1,3,0] are the **indices of the predicted sorted array**
print(x[z]) #boolean indexing which sorts the array on basis of indices saved in z

答案是[1,5,8]

如果有人想在程序的关键部分使用排序，这里是不同方案的性能比较:

import numpy as np
table = np.random.rand(5000, 10)

%timeit table.view('f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8,f8').sort(order=['f9'], axis=0)
1000 loops, best of 3: 1.88 ms per loop

%timeit table[table[:,9].argsort()]
10000 loops, best of 3: 180 µs per loop

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(table)
%timeit df.sort_values(9, ascending=True)
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop

所以，看起来使用argsort进行索引是目前为止最快的方法…