如何调整NumPy 3D数组的行顺序以得到指定的重排结果？

你这个场景不需要使用.argsort()方法，该方法的作用是基于数组元素值计算排序后的索引位置，适合需要按元素值大小动态排序的场景。你当前的需求是将每个二维子块的行顺序整体反转，直接用NumPy原生切片实现即可，代码更简洁、运行效率更高。

首先注意你原示例代码有个拼写错误：import numpy an np里的an应该改成as，否则运行会报错。
完整实现代码如下：

import numpy as np

arr3D = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],
                  [[13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24]]])

# 沿行轴做逆序切片
res = arr3D[:, ::-1, :]

打印res就能得到你预期的结果：

[[[10 11 12]
  [ 7  8  9]
  [ 4  5  6]
  [ 1  2  3]]

 [[22 23 24]
  [19 20 21]
  [16 17 18]
  [13 14 15]]]

切片逻辑说明 #

NumPy多维数组切片是按维度顺序指定规则的，三个维度的切片规则分别是：

• 第一个维度（最外层的2个二维块）：用:选中所有元素，不做顺序调整
• 第二个维度（每个二维块内的行）：用::-1表示沿该轴从后往前取元素，也就是反转行顺序
• 第三个维度（每行内的列元素）：用:选中所有元素，不调整列顺序

这种切片操作是视图级别的，不会额外拷贝数组数据，性能远高于基于排序API实现的方案。如果后续你遇到需要根据某行/某列的数值大小动态排序行的场景，再考虑使用.argsort()即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pymn