按列排序（axis=0）是对每列独立升序，保持行结构不变；按行排序（axis=1）是对每行独立升序，保持行列数不变；而按某列值整行重排需用argsort或lexsort索引法，非axis参数所能实现。

多维数组排序时，“按行排序”和“按列排序”指的是沿不同轴（axis）对数据进行独立排序，而不是整体打乱重排。关键在于理解 axis 参数的含义：在 NumPy 中，axis=0 表示按列操作（即对每一列内部排序），axis=1 表示按行操作（即对每一行内部排序）。这容易和日常语言中的“按行”直觉相反，需特别注意。

按列排序（axis=0）：每列独立升序

该操作保持行间结构不变，但让每列内的元素从小到大排列。适合需要统一各特征列尺度、或做列归一化前的预处理。

• 使用 np.sort(arr, axis=0) 返回新数组，原数组不变
• 使用 arr.sort(axis=0) 原地修改，不返回值
• 例如：arr = [[3, 1], [1, 4], [2, 2]] → 按列排序后变为 [[1, 1], [2, 2], [3, 4]]（第0列变成 [1,2,3]，第1列变成 [1,2,4]）

按行排序（axis=1）：每行独立升序

该操作保持行数和列数不变，但将每行内部元素重新排列为升序。适合对样本内多个指标单独标准化，或准备输入某些要求行内有序的算法。

• np.sort(arr, axis=1) 对每行分别排序
• 原数组 [[3, 1], [1, 4], [2, 2]] → 排序后为 [[1, 3], [1, 4], [2, 2]]
• 注意：这种排序会破坏行内原始变量间的逻辑关系（如坐标点 [x,y] 排序后可能变成 [y,x]）

不能直接用 axis 实现的“按某列值排序整行”

如果目标是“按第0列数值大小，把整行当作一个单元来重排”，这不是 axis=0 或 axis=1 能完成的——那属于行间排序，需用 np.lexsort 或 argsort 配合索引。

• 例如按第一列升序重排所有行：idx = np.argsort(arr[:, 0]); sorted_arr = arr[idx]
• 多条件排序（先按第0列，再按第1列）：idx = np.lexsort((arr[:, 1], arr[:, 0]))；注意参数顺序是“次要键在前，主要键在后”
• 这种排序保留每行完整性，常用于表格类数据整理

小提醒：别混淆“排序方向”和“排序依据”

axis 控制的是排序作用范围（哪一维被独立排序），不是排序依据。要按某列数值决定整行顺序，必须用索引法（argsort/lexsort），而非 axis 参数。两者解决的是完全不同的问题。