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重新排列二维NumPy数组的列可以使用NumPy的切片（slicing）和索引（indexing）功能完成。下面是详细的攻略。

1. 切片和索引

要重新排列NumPy数组的列，需要通过索引和切片获得原始数据中需要重新排列的列，然后将这些列组合成新的数组。假设原始数组为arr，需要重新排列的列对应的索引位置为indices，可以使用以下代码进行操作：

# 选取需要重新排列的列
cols = arr[:, indices]

# 重新排列列的顺序
new_cols = cols[:, new_order]

# 组合成新的数组
new_arr = np.concatenate([arr[:, :indices[0]], new_cols,
                           arr[:, indices[-1]+1:]], axis=1)

arr[:, indices]选取了所有行和需要重新排列的列，cols[:, new_order]将选中的列重新排列成新的顺序，np.concatenate将原始数组中未选中的列和重新排列的列组合成新的数组。

2. 示例

示例1

下面的代码演示了如何将二维NumPy数组arr中的第一列和第三列重新排列成新的数组：

import numpy as np

# 创建原始数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 指定需要重新排列的列的索引
indices = [0, 2]

# 指定新的排列顺序
new_order = [1, 0]

# 重新排列列的顺序
cols = arr[:, indices]
new_cols = cols[:, new_order]

# 组合成新的数组
new_arr = np.concatenate([arr[:, :indices[0]], new_cols,
                           arr[:, indices[-1]+1:]], axis=1)

print(new_arr)

输出：

array([[2, 1, 3],
       [5, 4, 6],
       [8, 7, 9]])

示例2

下面的代码演示了如何将二维NumPy数组arr中的第一列和第三列和第四列重新排列成新的数组：

import numpy as np

# 创建原始数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 指定需要重新排列的列的索引
indices = [0, 2, 3]

# 指定新的排列顺序
new_order = [2, 0, 1]

# 重新排列列的顺序
cols = arr[:, indices]
new_cols = cols[:, new_order]

# 组合成新的数组
new_arr = np.concatenate([arr[:, :indices[0]], new_cols,
                           arr[:, indices[-1]+1:]], axis=1)

print(new_arr)

输出：

array([[3, 1, 4, 2],
       [7, 5, 8, 6],
       [11, 9, 12, 10]])

以上两个示例说明了如何使用给定的索引位置重新排列二维NumPy数组的列。