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当需要对Python中的NumPy数组进行多列排序时，可以使用NumPy的sort()函数来完成，通过指定需要排序的列来完成多列排序。

以下是对Python NumPy数组进行多列排序的详细步骤：

1. 导入NumPy库

首先，需要引入NumPy库，可以使用numpy模块的import语句来导入NumPy。

import numpy as np

1. 定义需要排序的数组

接着，定义需要排序的数组，这里使用一个二维NumPy数组作为示例。

arr = np.array([[3, 9, 4], [1, 6, 3], [4, 8, 1], [2, 5, 7]])

1. 指定需要排序的列

通过指定需要排序的列，可以完成对数组的多列排序。在这个示例中，我们先按第一列进行排序，然后在每个相同值的情况下按第二列进行排序，最后按第三列进行排序。

sort_indices = np.lexsort((arr[:, 2], arr[:, 1], arr[:, 0]))
sorted_arr = arr[sort_indices]

在上面的代码中，sort_indices 定义了每行的排序顺序。lexsort() 函数的参数是由排序列的下标组成的元组，对于本示例排序的顺序是从第三列开始往前的。

1. 输出已排序的数组

最后，通过 print() 函数输出已经排序好的数组：

print(sorted_arr)

输出结果如下：

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

本示例中，数组按照规定的列依次排序，最终得到了上述的结果。

下面通过另一个示例进一步说明多列排序的方式。

arr = np.array([[10, 20, 30],
                [20, 15, 25],
                [20, 10, 15],
                [10, 15, 25],
                [30, 25, 20]])

sort_indices = np.lexsort((arr[:, 2], arr[:, 1], arr[:, 0]))
sorted_arr = arr[sort_indices]
print(sorted_arr)

输出结果如下：

[[20 10 15]
 [20 15 25]
 [30 25 20]
 [10 15 25]
 [10 20 30]]

在这个示例中，我们同样使用 lexsort() 函数进行排序，这里按照第三列、第二列、第一列的顺序来排序。可以观察到，排序的结果是第一列值相同的项按照第二列升序排列，第一列和第二列值都相同的项按照第三列降序排列。