#用于按列1排序

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

熊猫的方法只是为了完整性:

a = np.array([[9, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 0, 5]])              
a = pd.DataFrame(a) 

             
a.sort_values(1, ascending=True).to_numpy()
array([[7, 0, 5], # '1' means sort by second column
       [9, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

prl900 基准测试，与公认的答案相比:

%timeit pandas_df.sort_values(9, ascending=True)
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop

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

这里是另一个考虑所有列的解决方案(J.J的答案更紧凑的方式);

ar=np.array([[0, 0, 0, 1],
             [1, 0, 1, 0],
             [0, 1, 0, 0],
             [1, 0, 0, 1],
             [0, 0, 1, 0],
             [1, 1, 0, 0]])

用lexsort排序，

ar[np.lexsort(([ar[:, i] for i in range(ar.shape[1]-1, -1, -1)]))]

输出:

array([[0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0]])

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。

感谢这篇文章:https://stackoverflow.com/a/5204280/13890678

我用结构化数组找到了一个更“通用”的答案。 我认为这种方法的一个优点是代码更容易阅读。

import numpy as np
a = np.array([[9, 2, 3],
           [4, 5, 6],
           [7, 0, 5]])

struct_a = np.core.records.fromarrays(
    a.transpose(), names="col1, col2, col3", formats="i8, i8, i8"
)
struct_a.sort(order="col2")

print(struct_a)

[(7, 0, 5) (9, 2, 3) (4, 5, 6)]

def sort_np_array(x, column=None, flip=False):
    x = x[np.argsort(x[:, column])]
    if flip:
        x = np.flip(x, axis=0)
    return x

数组在原来的问题:

a = np.array([[9, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 0, 5]])

问题作者所期望的sort_np_array函数的结果:

sort_np_array(a, column=1, flip=False)

[2]: array([[7, 0, 5],
            [9, 2, 3],
            [4, 5, 6]])