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]])

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)]

简单地使用排序，使用您想要排序的列号。

a = np.array([1,1], [1,-1], [-1,1], [-1,-1]])
print (a)
a = a.tolist() 
a = np.array(sorted(a, key=lambda a_entry: a_entry[0]))
print (a)

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。

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()]