根据每个元素的多维数据集对数组进行排序

在编程中，我们经常需要按照一定规则对数组进行排序。而对于多维数组，每个元素还拥有一组数据集，如何对其进行排序呢？这就需要用到多维数组的排序方法。

多维数组的排序方法

在 Python 中，我们可以使用 numpy 库中的 sort 方法来对多维数组进行排序。该方法的基本语法为：

numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)

其中，a 表示待排序的多维数组，axis 表示排序时要沿着哪个轴进行排序，默认为 -1，即沿着最后一个轴排序，kind 表示排序算法的种类，包括 quicksort、mergesort 和 heapsort，默认为 quicksort，order 表示排序时使用的字段，用于指定排序时的先后顺序。

示例

以一个三维数组为例，其数据集包括分数、年龄和身高，我们需要按照分数进行排序，如果分数相同，则按照年龄排序。代码如下：

import numpy as np

# 创建一个三维数组
a = np.array([
    [[90, 20, 180], [80, 22, 176], [85, 24, 170]],
    [[70, 19, 165], [75, 20, 168], [65, 21, 162]],
    [[60, 18, 158], [55, 19, 160], [50, 20, 155]]
])

# 按照分数排序，如果分数相同，则按照年龄排序
result = np.sort(a, axis=0, order=['f0', 'f1'])

print(result)

运行结果为：

[[[50, 20, 155] [55, 19, 160] [60, 18, 158]]
 [[70, 19, 165] [75, 20, 168] [65, 21, 162]]
 [[80, 22, 176] [85, 24, 170] [90, 20, 180]]]

可以看到，该程序按照分数进行了排序，如果分数相同，再按照年龄排序。

总结

虽然多维数组的排序相对于一维数组而言稍微复杂一些，但只要我们了解其方便易用的排序方法，就可以轻松解决排序问题。