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NumPy 提供了多种对多维数组进行排序的函数，以下是一些常用的排序函数及其使用方法：

• np.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None)：
  这个函数对数组 a 进行排序，默认是对最后一个轴（axis=-1）进行排序。axis 参数可以指定排序的轴，kind 参数可以指定排序算法（例如 ‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’），order 参数可以指定多字段排序的顺序。

  示例：

  import numpy as np
  
  a = np.array([[3, 2], [1, 0]])
  sorted_a = np.sort(a, axis=0)  # 按行排序

• np.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)：
  这个函数返回数组 a 排序后的索引数组。与 np.sort 类似，axis, kind, order 参数可以指定排序的轴、算法和多字段排序的顺序。

  示例：

  import numpy as np
  
  a = np.array([[3, 2], [1, 0]])
  idx = np.argsort(a, axis=1)  # 按列排序

• np.lexsort(keys, axis=0)：
  这个函数用于多键排序，keys 是一个元组，包含多个数组，这些数组将用于多字段排序。axis 参数指定排序的轴。

  示例：

  import numpy as np
  
  x = np.array([2, 2, 3, 3])
  y = np.array([1, 3, 2, 4])
  sorted_idx = np.lexsort((y, x))  # 先按y排序，y相同的情况下按x排序

• np.msort(a)：
  这个函数对数组 a 进行排序，并返回一个新的排序后的数组。与 np.sort 不同的是，np.msort 总是返回数组的一个拷贝，而不是在原地排序。

  示例：

  import numpy as np
  
  a = np.array([[3, 2], [1, 0]])
  sorted_a = np.msort(a)

这些函数可以应对不同场景下的多维数组排序需求。在使用时，需要根据具体的排序需求选择合适的函数和参数。