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]])

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]])

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()]

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)]

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]])