我知道我們可以通過以下方式基于行對 2D numpy 陣列的列進行排序：
a = np.array([[1,4,7],
[3,1,5],
[9,5,8]])
a = a[:, a[1, :].argsort()]
Out: [[4,1,7],
[1,3,5],
[5,9,8]]
請注意，這確實是我想要的。第二行（索引 = 1）現在已排序，第 0 行和第 2 行中的值也相應地移動。即，列位置根據第 1 行的排序順序發生變化。
但是現在我的問題是：我沒有 2D 陣列，而是 3D 陣列（即 2D 陣列的陣列）。
a = np.array([[[1,4,7],
[3,1,5],
[9,5,8]],
[[2,8,7],
[3,8,1],
[9,2,8]]])
我仍然想根據各自第 1 行的值對 2D 陣列的列進行單獨排序。所需的結果是：
([[[4,1,7],
[1,3,5],
[5,9,8]],
[[7,2,8],
[1,3,8],
[8,9,2]]])
我嘗試了以下但結果并不如預期：
a = a[:, :, a[: , 1, :].argsort()]
uj5u.com熱心網友回復：
嘗試np.take_along_axis：
np.take_along_axis(a,a[:,1].argsort()[:,None], axis=2)
出去：
array([[[4, 1, 7],
[1, 3, 5],
[5, 9, 8]],
[[7, 2, 8],
[1, 3, 8],
[8, 9, 2]]])
老實說，不要問我為什么它有效:-)
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用組合numpy.argsort和numpy.take_along_axis：
idx = np.argsort(a, axis=2)
np.take_along_axis(a, idx[:,None,1], axis=2)
它的作業原理是從中獲取排序順序argsort，然后僅保留相關行（此處為 1），重新整形以廣播take_along_axis對所有其他行的操作。
輸出：
array([[[4, 1, 7],
[1, 3, 5],
[5, 9, 8]],
[[7, 2, 8],
[1, 3, 8],
[8, 9, 2]]])
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