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)

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]])

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  

@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。

#用于按列1排序

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

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]]