python numpy三维数组将第一维排序

如果你想对一个三维数组按照第一维排序，你可以使用 numpy 的 sort 函数，并设置 axis 参数为 0。以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]],
                [[12, 11, 10], [15, 14, 13], [18, 17, 16]],
                [[21, 20, 19], [24, 23, 22], [27, 26, 25]]])

sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)
print(sorted_arr)

输出结果：

[[[ 9  8  7]
  [ 6  5  4]
  [ 3  2  1]]

 [[12 11 10]
  [15 14 13]
  [18 17 16]]

 [[21 20 19]
  [24 23 22]
  [27 26 25]]]

如果你想获取排序后的索引，可以使用 argsort 函数，例如：

import numpy as np

arr = np.array([[[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]],
                [[12, 11, 10], [15, 14, 13], [18, 17, 16]],
                [[21, 20, 19], [24, 23, 22], [27, 26, 25]]])

sorted_indices = np.argsort(arr, axis=0)
print(sorted_indices)

输出结果：

[[[0 0 0]
  [0 0 0]
  [0 0 0]]

 [[1 1 1]
  [1 1 1]
  [1 1 1]]

 [[2 2 2]
  [2 2 2]
  [2 2 2]]]

这个结果表示第一维的元素按照从小到大的顺序排列后，原先在第一维的第 0 个位置的元素在排序后在第 0 个位置，原先在第一维的第 1 个位置的元素在排序后在第 1 个位置，以此类推。