要对Python NumPy数组进行并列排序，我们可以使用numpy.argsort()函数，它返回数组中元素排序后对应的索引数组。我们可以使用这些索引对原数组进行排序，使得数组元素按照我们指定的顺序排列。
下面是对Python NumPy数组进行并列排序的完整攻略：
1. 导入NumPy模块
在使用NumPy数组进行排序之前，我们需要先导入NumPy模块，并创建一个NumPy数组作为排序对象，可以使用如下代码：
import numpy as np
a = np.array([3, 1, 4, 2, 3, 6, 5])
2. 使用numpy.argsort()函数求出索引数组
接下来，我们可以使用numpy.argsort()函数来求出索引数组，如下代码所示：
idx = np.argsort(a)
print(idx)
执行上述代码，打印出的idx数组即表示了原数组a排序后对应的索引数组。
3. 使用索引数组对原数组排序
最后，我们可以使用求出的索引数组对原数组进行排序，如下代码所示：
b = a[idx]
print(b)
执行上述代码，打印出的b数组即为排序后的数组。
示例1：对二维数组按照第一列和第二列进行并列排序
在实际应用中，我们可能会遇到需要按照某一列或多列对二维数组进行排序的情况。下面就以一个二维数组为例，介绍如何按照第一列和第二列进行并列排序。
a = np.array([[3, 1, 4], [2, 3, 1], [5, 2, 6], [1, 5, 3]])
首先，我们需要先求出按照第一列排序后的索引数组idx1，再根据idx1对数组进行排序：
idx1 = np.argsort(a[:, 0])
a = a[idx1]
然后，在第一列已经排序的基础上，按照第二列排序：
idx2 = np.argsort(a[:, 1], kind='mergesort')
a = a[idx2]
上述代码中，kind='mergesort'参数是为了保持稳定性，将后续排序相同元素的顺序与前面排序的结果保持一致。
示例2：对字符串数组按照字符串长度和字典序进行并列排序
除了对数值类型的数组进行排序，我们也可以对字符串数组进行排序。下面以一个字符串数组为例，介绍如何按照字符串的长度和字典序进行排序：
a = np.array(['abc', 'abcd', 'a', 'ab'])
首先，我们需要先求出按照字符串长度排序后的索引数组idx1，再根据idx1对数组进行排序：
idx1 = np.argsort([len(s) for s in a])
a = a[idx1]
然后，在字符串长度已经排序的基础上，按照字典序排序：
idx2 = np.argsort(a, kind='mergesort')
a = a[idx2]
上述代码中，[len(s) for s in a]是用来生成字符串长度数组的列表推导式。