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]]]

#用于按列1排序

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

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]])

一个稍微复杂一点的lexsort示例-在第一列降序，在第二列次级升序。lexsort的技巧是按行排序(因此使用. t)，并优先考虑最后一行。

In [120]: b=np.array([[1,2,1],[3,1,2],[1,1,3],[2,3,4],[3,2,5],[2,1,6]])
In [121]: b
Out[121]: 
array([[1, 2, 1],
       [3, 1, 2],
       [1, 1, 3],
       [2, 3, 4],
       [3, 2, 5],
       [2, 1, 6]])
In [122]: b[np.lexsort(([1,-1]*b[:,[1,0]]).T)]
Out[122]: 
array([[3, 1, 2],
       [3, 2, 5],
       [2, 1, 6],
       [2, 3, 4],
       [1, 1, 3],
       [1, 2, 1]])

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]

我也遇到过类似的问题。

我的问题:

我想计算SVD，并需要对特征值进行降序排序。但是我想保持特征值和特征向量之间的映射。 我的特征值在第一行对应的特征向量在它下面的同列。

我想对一个二维数组按第一行降序按列排序。

我的解决方案

a = a[::, a[0,].argsort()[::-1]]

那么这是如何工作的呢?

a[0，]是我要排序的第一行。

现在我使用argsort来获取下标的顺序。

我使用[::-1]是因为我需要降序。

最后我使用了一个[::，…]以获得按正确顺序排列的视图。